java调用Python文件包括传参

最近在和我的小伙伴们做一个物体识别的小程序，主要是他通过深度学习，然后训练出了一个模型，只要向模型传图片的路径，即可得到识别的结果，然后我主要负责做服务器和通过java调用他的模型，简单的说就是在java环境下调用Python脚本，主要有两个方式，第一个是通过jython，这个方法不太好用，当Python用到第三方库的时候，由于jython不可能涵盖所有python第三方类库，所以建议用第二种Runtime.getRuntime()开启进程来执行python脚本文件

		String[] arguments = new String[] {"python","D:\\ccc\\1.py",str};//指定命令、路径、传递的参数
        try {
        	Writer out = response.getWriter(); //获得HttpServletResponse输出流对象
            Process process = Runtime.getRuntime().exec(arguments);//开启进程来执行脚本文件
            BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(process.getInputStream()));//获取字符输入流对象
            String line = null;  
          while ((line = in.readLine()) != null) {  
              JSONArray Resulet = JSONArray.fromObject(util.DataHandle(line.toString()));//读取到结果（一行文字）进行数据处理
              String json = Resulet.toString();
              out.write(json);//使用输出流对象向小程序发送字符数据
          }  
          out.close();
          in.close();  
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }

第一行代码传递的参数str就是图片的路径（我这实例代码只传递一个参数，如果传递多个参数直接在str，后面加，格式都是一样，Python代码接收参数也是不一样，接着往下看），剩下的代码我都上了注释

from keras.models import load_model
import numpy as np
from keras.preprocessing import image
import sys
import re

def predict(pic_dir):
    model = load_model("D:/ccc/model.h5")
    images = image.load_img(pic_dir, target_size=(32,32))
    images = image.img_to_array(images)
    images = np.expand_dims(images, axis=0)
    images=np.array(images,dtype=int)
    images_normalize=images.astype("float32")/255.0    
    pre_y=model.predict(images_normalize)
    pre_y=pre_y.reshape(-1)
    np.set_printoptions(suppress=False)   
    pre_y=[pre_y[i]*100 for i in range(len(pre_y))]
    pre_y=[str(pre_y[i]) for i in range(len(pre_y))]    
    for i in range(len(pre_y)):
        if pre_y[i].find('e',0,len(pre_y[i]))!=-1:
            wei=int(pre_y[i][len(pre_y[i])-1])-1
            pre_y[i]=re.sub(r'e-.*$','',pre_y[i])
            pre_y[i]=re.sub(r'[^0-9]','',pre_y[i])
            for j in range(0,wei):
                    pre_y[i]='0'+pre_y[i]
            pre_y[i]='0'+'.'+pre_y[i]        
    pre_y=[pre_y[i]+"%" for i in range(len(pre_y))]
    return pre_y

prediction=predict(sys.argv[1])
print(prediction)

上面是Python代码，prediction=predict(sys.argv[1])代码里面的sys.argv[1]就是接收传递过来的参数str，如果多个参数就以此类推接收

小程序接收到数据并输出到控制台

然后就是显示数据，给我小伙伴的深度学习点个赞！准确率还是挺高的