Chamar ficheiro .exe de python em php

[daniel_silva]

Olá, 

Eu gostaria de saber como é que consigo chamar o meu executável de python em php para disparar o output em web. 

Ou seja, eu tenho um ficheiro .py que com o pyinstaller tornei-o em ficheiro executável e chamando esse ficheiro na linha de comandos ele dispara o output correto. O que eu queria fazer era um ficheiro em PHP que executasse no localhost. 

Mas não aparece a string desejada...

Na linha de comandos insiro:

1. cd C:\Users\35196\Documents\Python\pyinstaller\dist\Load_Final_Model\

2. Load_Final_Model.exe image2.jpg

    - A image2.jpg é o ficheiro que ele recebe com a instrução sys.argv[1]

E fornece o output, como por exemplo: "Classicada por: cat"

O que acontece é que, quando executo o php fica tudo branco e não aparece nada.

 

Código PHP: 

<?php
	
	$file = 'image2.jpg';
	$command = escapeshellcmd('C:\Users\35196\Documents\Python\pyinstaller\dist\Load_Final_Model\Load_Final_Model.exe '.$file);
	$output = shell_exec($command);
	
	echo $output;
	
?>

 

Código Python:

#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

# # CLASSES:
# 
# [0] Airplane
# [1] Automobile
# [2] Bird
# [3] Cat
# [4] Deer
# [5] Dog
# [6] Frog
# [7] Horse
# [8] Ship
# [9] Truck

class_nameEN_us = ["airplane", "automobile" , "bird" , "cat" , "deer" , "dog" , "frog" , "horse" , "ship" , "truck"]

# evaluate the deep model on the test dataset
from tensorflow.keras.datasets import cifar10
from tensorflow.keras.models import load_model
from tensorflow.keras.utils import to_categorical

# load train and test dataset
def load_dataset():
    # load dataset
    (trainX, trainY), (testX, testY) = cifar10.load_data()
    # one hot encode target values
    trainY = to_categorical(trainY)
    testY = to_categorical(testY)
    return trainX, trainY, testX, testY

# call load dataset function
trainX, trainY, testX, testY = load_dataset()

# scale pixels
def prep_pixels(train, test):
    # convert from integers to floats
    train_norm = train.astype('float32')
    test_norm = test.astype('float32')
    # normalize to range 0-1
    train_norm = train_norm / 255.0
    test_norm = test_norm / 255.0
    # return normalized images
    return train_norm, test_norm

trainX, testX = prep_pixels(trainX, testX)

# load model
model = load_model('final_model.h5')

# evaluate model
_, acc = model.evaluate(testX, testY, verbose = 0)
print('Hello', sys.argv[1])
print('> %.3f' % (acc * 100.0))

from tensorflow.keras.preprocessing.image import load_img
from tensorflow.keras.preprocessing.image import img_to_array
import numpy as np

# load and prepare the image
def load_image(filename):
    # load the image
    img = load_img(filename, target_size=(32, 32))
    # convert to array
    img = img_to_array(img)
    # reshape into a single sample with 3 channels
    img = img.reshape(1, 32, 32, 3)
    # prepare pixel data
    img = img.astype('float32')
    img = img / 255.0
    return img

# load model
model = load_model('final_model.h5')
# load the image
caminho_img = 'images/' + sys.argv[1]
img = load_image(caminho_img)

y_predict = np.argmax(model.predict(img), axis=-1)

print("Classicada por: " + class_nameEN_us[y_predict[0]])

Obrigado.

Edited July 14, 2022 at 10:24 AM by daniel_silva

[M6]

Creio que o que te falta deve ser indicar o caminho completo para a imagem.
Quando estás a executar o "Load_Final_Model.exe" estás a passar "image2.jpg" como argumento, mas estás a dizer onde está a imagem, pelo que presumo que estará a procurar a imagem em "C:\Users\35196" ou no local onde o PHP está a ser executado ou no local onde tens alojado o script de PHP.

Uma pequena nota: se queres uma interface web para a tua aplicação, porque não usas Django?