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在 Android 设备上运行 Python 代码通常面临性能、兼容性和封装等挑战。尤其是当你希望在 Android 应用中使用 Python 编写的计算密集型算法时#xff0c;直接运行 Python 代码可能导致较高的 CPU 占用和较差的性能。为了解决这个问题#xff0c;我们可以使用 Cytho…1. 引言
在 Android 设备上运行 Python 代码通常面临性能、兼容性和封装等挑战。尤其是当你希望在 Android 应用中使用 Python 编写的计算密集型算法时直接运行 Python 代码可能导致较高的 CPU 占用和较差的性能。为了解决这个问题我们可以使用 Cython 将 Python 代码编译成 C 扩展并通过 JNIJava Native Interface 在 Android 上调用这些 C 代码从而实现高效的 Python 代码执行。
本教程将介绍如何在 Android 设备上使用 Cython 和 JNI将 Python 代码转换为 Android 可用的本地库并通过 Java 代码调用它。我们将以一个简单的 手势识别 算法为例展示完整的实现过程。 2. 项目概述
本教程的目标是
使用 Cython 将 Python 代码转换为 C 语言扩展提高执行效率。使用 JNI 将 C 语言扩展封装成 Android 可调用的库。在 Android App 中集成 并调用这个 Python 代码转换的本地库。
我们假设你的 Python 代码是一个 基于 MediaPipe 的手部关键点检测算法并希望它在 Android 设备上运行并返回检测结果。 3. 环境准备
在开始之前确保你已经安装了以下工具和软件
Android Studio用于 Android 开发NDKNative Development Kit用于编译 JNI 代码Python 3.xCythonLinux 或 Windows 环境一个 Python 代码库包含手势识别算法
如果你使用的是 Windows建议安装 WSLWindows Subsystem for Linux 或者使用 MSYS2 进行交叉编译。 4. 准备 Python 代码
首先我们假设你已经有一个 Python 代码 hand_tracking.py该代码使用 MediaPipe 识别手部关键点并返回关键点坐标。
hand_tracking.py
import mediapipe as mp
import cv2
import numpy as npmp_hands mp.solutions.hands
hands mp_hands.Hands()def detect_hand(image):image cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)results hands.process(image)if results.multi_hand_landmarks:return [(lm.x, lm.y) for lm in results.multi_hand_landmarks[0].landmark]return []该函数接收 OpenCV 读取的 image然后使用 MediaPipe 进行手部关键点检测并返回关键点的 (x, y) 坐标。 5. 使用 Cython 将 Python 代码转换为 C 语言
5.1 编写 Cython 代码
Cython 允许我们将 Python 代码编译为 C 语言模块从而提高执行效率。我们需要创建 hand_tracking.pyx 并将 hand_tracking.py 代码迁移到 Cython 代码中。
hand_tracking.pyx
from libc.stdlib cimport malloc, free
import mediapipe as mp
import cv2
import numpy as np
cimport numpy as npmp_hands mp.solutions.hands
hands mp_hands.Hands()def detect_hand(unsigned char[:] image_data, int width, int height):cdef np.ndarray[np.uint8_t, ndim3] image np.array(image_data).reshape((height, width, 3))image cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)results hands.process(image)if results.multi_hand_landmarks:return [(lm.x, lm.y) for lm in results.multi_hand_landmarks[0].landmark]return []这里的 detect_hand 现在使用了 Cython 的类型注解从而提高执行效率。
5.2 创建 setup.py 编译 Cython 代码
from setuptools import setup
from Cython.Build import cythonize
import numpysetup(ext_modulescythonize(hand_tracking.pyx),include_dirs[numpy.get_include()]
)运行以下命令进行编译
python setup.py build_ext --inplace成功后会生成一个 .so 或 .pyd 文件这是我们的 C 语言扩展。 6. 使用 JNI 调用 Cython 生成的 C 代码
6.1 创建 JNI C 代码
在 jni/ 目录下创建 hand_tracking_jni.c
#include jni.h
#include stdio.hJNIEXPORT jstring JNICALL
Java_com_example_myapp_HandTracking_detectHand(JNIEnv *env, jobject thiz, jbyteArray imageData, jint width, jint height) {// 这里调用 Cython 生成的 C 代码return (*env)-NewStringUTF(env, 手势检测结果);
}6.2 配置 Android.mk 和 Application.mk
Android.mk
LOCAL_PATH : $(call my-dir)include $(CLEAR_VARS)
LOCAL_MODULE : hand_tracking
LOCAL_SRC_FILES : hand_tracking_jni.c
LOCAL_LDLIBS : -llog
include $(BUILD_SHARED_LIBRARY)Application.mk
APP_ABI : armeabi-v7a arm64-v8a
APP_PLATFORM : android-21然后使用 NDK 编译
ndk-build7. 在 Android App 中调用本地库
在 MainActivity.java 中调用 JNI 代码
package com.example.myapp;public class HandTracking {static {System.loadLibrary(hand_tracking);}public native String detectHand(byte[] imageData, int width, int height);
}在 MainActivity.java 里调用
HandTracking handTracking new HandTracking();
String result handTracking.detectHand(imageData, width, height);
Log.d(HandTracking, 检测结果: result);8. 运行和调试 构建 Cython 代码 python setup.py build_ext --inplace使用 NDK 编译 JNI 代码 ndk-build运行 Android Studio 并在真机上测试。
如果运行成功你应该能看到 Java 代码成功调用了 detect_hand并返回了手势检测的结果。 9. 结论
本教程展示了如何 使用 Cython JNI 在 Android 上运行 Python 代码实现高效的 Python 计算逻辑封装到 Android 应用中。你可以使用相同的方法将 机器学习、图像处理、语音识别等 Python 代码迁移到 Android大大提升 Android 设备上的 AI 处理能力。
如果你想进一步优化可以考虑
使用 TensorFlow Lite 替代 MediaPipe使用 OpenCL / Vulkan 进行 GPU 加速封装多个 Python 模块 到动态库
希望本教程对你有所帮助
