我想要做的是使用训练有素的WEKA模型对图像进行分类。我知道ImageJ /斐济的高级Weka分段插件的存在，但我使用的是定制的特征向量，它无法使用它。
无论如何，在我试图执行的ImageJ宏中：
exec("java", "-cp", "/home/dionysis/weka-3-7-7/weka.jar", "weka.classifiers.trees.RandomForest", "-T", "/home/dionysis/Desktop/CNH/cnh-data/2class-deffeat-data-20121218.arff", "-l", "/home/dionysis/Desktop/CNH/cnh-data/2class-deffeat-ranfor-classifier-20121218.model.model", "-p", "0", ">", "/home/dionysis/Desktop/testrun-data.out");
本质上是运行weka的终端命令。在linux终端中运行正常，但是在宏中调用它并没有做任何事情。它甚至不会产生错误。
一开始，我认为问题在于我试图在系统的JVM上运行java程序，该程序是从运行在不同JVM上的java程序调用的（ImageJ / Fiji与它们自己的JVM捆绑在一起）。出于这个原因，我尝试使用系统的JVM运行ImageJ / Fiji，但没有运气。
有人对此有任何暗示吗？我将不胜感激... 谢谢！
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由于您在运行ImageJ / Fiji时已经运行Java，因此无需再通过exec调用Java运行时，只需使用call("Class.method", arg1, ...)宏函数。
随着Weka被包含在斐济，您应该能够运行任何公共静态方法，如call("trainableSegmentation.Weka_Segmentation.loadData", "/home/user/data.arff");（请参阅here）。但是，如果您希望与Java类进行更多交互，建议使用一些更强大的脚本语言，如JavaScript或Python，这两种语言也包含在斐济中。