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_modelimport numpy as npfrom keras.preprocessing import imageimport sysimport redef 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_yprediction=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
补充：Java调用Python文件
有时候我们想要通过java调用一个python文件，而这个python文件又必须在特定的virtualenv虚拟环境下才能运行。如果直接将这个python文件所需要的包安装到python系统环境下难免有些暴力
我想到了如下方法解决这个问题：
创建虚拟环境后，如果虚拟环境的文件夹叫做env，我们平时激活虚拟环境的命令是 source env/bin/activate 。在bin目录中还有一个文件叫做activate_this.py，我们通过这个文件切换到虚拟环境，在一个python文件（假设叫a.py）中调用该文件(activate_this.py)，再书写想要调用的目标python文件，再由Java调用a.py即可完成指定虚拟环境下的python文件调用。
python文件名为a.py，代码如下
import osactivate_this = 'path/to/activate_this.py'execfile(activate_this, dict(__file__=activate_this))os.system("python target.py")
java代码
import java.io.BufferedReader;import java.io.InputStreamReader; public class Test { public static void main(String[] args) { try { System.out.println("start"); Process pr = Runtime.getRuntime().exec("python /home/kui/桌面/a.py"); BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(pr.getInputStream())); String line; while ((line = in.readLine()) != null) { System.out.println(line); } in.close(); pr.waitFor(); System.out.println("end"); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } }}
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
才会看到属于自己的那一片晴朗的天空。
