springboot调用python模型并传递参数

很高兴回答你的问题。关于这个问题，您需要使用Java的Python交互库，比如Jython或JPY，来在Spring Boot应用程序中调用Python模型。您可以设置必要的输入数据，并将其传递给Python模型进行处理。Python模型处理完后，将结果返回给Spring Boot应用程序。这是一种非常有效的方法，可以在Java应用程序中嵌入Python模型。希望对您有所帮助！

相关问题

怎么用jython进行springboot调用python模型并传递参数

您好！对于您的提问，我可以为您提供一些参考意见。

首先，您可以使用Jython作为Python的Java实现，借助Spring Boot框架来进行Java和Python的集成。其中，您需要在Spring Boot中引入以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.python</groupId>
    <artifactId>jython</artifactId>
    <version>2.7.2</version>
</dependency>

接下来，您需要使用Python的subprocess模块来启动Python程序，并读取Python程序的输出。您可以将Python程序作为子进程启动，并向其传递参数。其中，您可以使用ProcessBuilder类来创建子进程，代码示例如下：

ProcessBuilder pb = new ProcessBuilder("python", "your_python_script.py", "arg1", "arg2");
Process p = pb.start();

最后，您可以使用Java的InputStream来读取Python程序的标准输出，并将其返回给前端或存储到数据库中。代码示例如下：

InputStream output = p.getInputStream();
BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(output));
String line;
while ((line = reader.readLine()) != null) {
    System.out.println(line);
}

需要注意的是，以上示例中的代码仅供参考，您需要根据具体的需求和环境来进行修改和优化。另外，为了保证系统的稳定和安全，建议您在集成Python程序时进行充分的测试和安全性评估。

springboot结合Python人脸识别系统

### 构建结合 Spring Boot 和 Python 的人脸识别系统

#### 1. 环境准备

为了成功构建该系统，需先准备好开发环境。确保已安装Java开发工具包（JDK），配置好Maven用于管理Spring Boot项目的依赖项，并且安装Python解释器以及必要的库。

对于Python端而言，如果打算采用OpenCV来处理图像，则应依据相关指导完成其设置[^2]。这通常涉及下载预编译版本或是通过源码编译适合目标平台的OpenCV库文件。

#### 2. 创建 Spring Boot 应用程序

启动一个新的Spring Boot应用程序，在`pom.xml`中添加所需的依赖关系以支持Web服务和其他可能的功能模块。虽然直接利用腾讯云或百度云的服务也是一种选择[^1][^4]，但在本案例里重点在于本地部署的方式，因此无需特别加入这些服务商特定的SDK作为依赖。

#### 3. 编写 Python 脚本来执行人脸识别任务

创建一个独立于Spring Boot应用之外的Python脚本，负责加载训练好的模型并对输入图片进行预测分析。此过程可以借助如dlib、face_recognition等专门针对面部特征提取优化过的第三方库来进行更高效的匹配工作。注意保存这个Python脚本的位置以便后续调用它。

import face_recognition
from PIL import Image, ImageDraw

def recognize_face(image_path):
    known_image = face_recognition.load_image_file("known_person.jpg")  # 已知人物照片路径
    unknown_image = face_recognition.load_image_file(image_path)

    biden_encoding = face_recognition.face_encodings(known_image)[0]
    unknown_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_image)[0]

    results = face_recognition.compare_faces([biden_encoding], unknown_encoding)
    
    return "Matched" if any(results) else "Not Matched"

#### 4. 在 Spring Boot 中调用 Python 脚本

当接收到客户端发送过来的照片数据后，可以通过Runtime类的方法去触发之前提到的那个Python脚本。这里给出了一种简单的方式来运行外部命令并捕获返回的结果：

public String callFaceRecognitionService(String imagePath){
    try {
        ProcessBuilder pb = new ProcessBuilder("python", "D:\\path_to_script\\recognize_face.py", imagePath);
        Process p = pb.start();
        
        BufferedReader stdInput = new BufferedReader(new InputStreamReader(p.getInputStream()));
        StringBuilder output = new StringBuilder();

        String s;
        while ((s = stdInput.readLine()) != null) {
            output.append(s).append("\n");
        }

        int exitVal = p.waitFor();
        System.out.println("Exit value: " + exitVal);

        return output.toString().trim(); // 返回识别结果给前端或其他组件使用
        
    } catch (IOException | InterruptedException e) {
        throw new RuntimeException(e.getMessage(), e);
    }
}

上述代码片段展示了如何从Java内部发起对指定位置处Python脚本(`recognize_face.py`)的调用，并传递待检测图像的具体存储路径作为参数。最终会读取标准输出流中的内容作为函数的返回值。