从零开始：利用 Cython + JNI 在 Android 上运行 Python 算法

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 应用中利用 Python 编写的计算密集型算法时，直接运行 Python 代码大概导致较高的 CPU 占用和较差的性能。为了解决这个题目，我们可以利用 Cython 将 Python 代码编译成 C 扩展，并通过 JNI（Java Native Interface） 在 Android 上调用这些 C 代码，从而实现高效的 Python 代码实行。
本教程将先容如何在 Android 设备上利用 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。我们将以一个简朴的 手势识别 算法为例，展示完整的实现过程。

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2. 项目概述

本教程的目标是：

• 利用 Cython 将 Python 代码转换为 C 语言扩展，提高实行效率。
  
• 利用 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效果。

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3. 环境预备

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）
  
• NDK（Native Development Kit）（用于编译 JNI 代码）
  
• Python 3.x
  
• Cython
  
• Linux 或 Windows 环境
  
• 一个 Python 代码库（包含手势识别算法）
  

如果你利用的是 Windows，发起安装 WSL（Windows Subsystem for Linux） 大概利用 MSYS2 进行交叉编译。

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4. 预备 Python 代码

首先，我们假设你已经有一个 Python 代码 hand_tracking.py，该代码利用 MediaPipe 识别手部关键点，并返回关键点坐标。
hand_tracking.py

1. import mediapipe as mp
2. import cv2
3. import numpy as np
5. mp_hands = mp.solutions.hands
6. hands = mp_hands.Hands()
8. def detect_hand(image):
9.     image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
10.     results = hands.process(image)
11.     if results.multi_hand_landmarks:
12.         return [(lm.x, lm.y) for lm in results.multi_hand_landmarks[0].landmark]
13.     return []

复制代码

该函数接收 OpenCV 读取的 image，然后利用 MediaPipe 进行手部关键点检测，并返回关键点的 (x, y) 坐标。

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5. 利用 Cython 将 Python 代码转换为 C 语言

5.1 编写 Cython 代码

Cython 答应我们将 Python 代码编译为 C 语言模块，从而提高实行效率。我们须要创建 hand_tracking.pyx 并将 hand_tracking.py 代码迁移到 Cython 代码中。
hand_tracking.pyx

1. from libc.stdlib cimport malloc, free
2. import mediapipe as mp
3. import cv2
4. import numpy as np
5. cimport numpy as np
7. mp_hands = mp.solutions.hands
8. hands = mp_hands.Hands()
10. def detect_hand(unsigned char[:] image_data, int width, int height):
11.     cdef np.ndarray[np.uint8_t, ndim=3] image = np.array(image_data).reshape((height, width, 3))
12.     image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
13.     results = hands.process(image)
14.     if results.multi_hand_landmarks:
15.         return [(lm.x, lm.y) for lm in results.multi_hand_landmarks[0].landmark]
16.     return []

复制代码

这里的 detect_hand 现在利用了 Cython 的范例注解，从而提高实行效率。
5.2 创建 setup.py 编译 Cython 代码

1. from setuptools import setup
2. from Cython.Build import cythonize
3. import numpy
5. setup(
6.     ext_modules=cythonize("hand_tracking.pyx"),
7.     include_dirs=[numpy.get_include()]
8. )

复制代码

运行以下命令进行编译：

1. python setup.py build_ext --inplace

复制代码

乐成后会天生一个 .so 或 .pyd 文件，这是我们的 C 语言扩展。

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6. 利用 JNI 调用 Cython 天生的 C 代码

6.1 创建 JNI C 代码

在 jni/ 目次下创建 hand_tracking_jni.c：

1. #include <jni.h>
2. #include <stdio.h>
4. JNIEXPORT jstring JNICALL
5. Java_com_example_myapp_HandTracking_detectHand(JNIEnv *env, jobject thiz, jbyteArray imageData, jint width, jint height) {
6.     // 这里调用 Cython 生成的 C 代码
7.     return (*env)->NewStringUTF(env, "手势检测结果");
8. }

复制代码

6.2 配置 Android.mk 和 Application.mk

Android.mk

1. LOCAL_PATH := $(call my-dir)
3. include $(CLEAR_VARS)
4. LOCAL_MODULE := hand_tracking
5. LOCAL_SRC_FILES := hand_tracking_jni.c
6. LOCAL_LDLIBS := -llog
7. include $(BUILD_SHARED_LIBRARY)

复制代码

Application.mk

1. APP_ABI := armeabi-v7a arm64-v8a
2. APP_PLATFORM := android-21

复制代码

然后利用 NDK 编译：

1. ndk-build

复制代码

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7. 在 Android App 中调用本地库

在 MainActivity.java 中调用 JNI 代码：

1. package com.example.myapp;
3. public class HandTracking {
4.     static {
5.         System.loadLibrary("hand_tracking");
6.     }
8.     public native String detectHand(byte[] imageData, int width, int height);
9. }

复制代码

在 MainActivity.java 里调用：

1. HandTracking handTracking = new HandTracking();
2. String result = handTracking.detectHand(imageData, width, height);
3. Log.d("HandTracking", "检测结果: " + result);

复制代码

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8. 运行和调试

• 构建 Cython 代码：
  
  1. python setup.py build_ext --inplace

  复制代码
• 利用 NDK 编译 JNI 代码：
  
  1. ndk-build

  复制代码
• 运行 Android Studio 并在真机上测试。
  

如果运行乐成，你应该能看到 Java 代码乐成调用了 detect_hand，并返回了手势检测的效果。

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9. 结论

本教程展示了如何 利用 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。你可以利用相同的方法，将 呆板学习、图像处置惩罚、语音识别等 Python 代码迁移到 Android，大大提升 Android 设备上的 AI 处置惩罚能力。
如果你想进一步优化，可以考虑：

• 利用 TensorFlow Lite 替换 MediaPipe
  
• 利用 OpenCL / Vulkan 进行 GPU 加快
  
• 封装多个 Python 模块 到动态库
  

希望本教程对你有所帮助！