你现在的实现方式每次调用recognizeSliderGap都会创建一个新的Python进程，这确实会有性能开销。我们可以通过进程池或守护进程的方式优化。这里有几种解决方案：

方案1：使用进程池（推荐）

package reyo.sdk.utils.opencv.slidecaptcha;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.OutputStreamWriter;
import java.io.PrintWriter;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Future;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

import com.google.gson.Gson;

public class SlideDistanceCalculatorPy {
    
    private static final ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(1);
    private static Process pythonProcess = null;
    private static BufferedReader reader = null;
    private static PrintWriter writer = null;
    private static final Gson gson = new Gson();
    
    public static class RecognitionResult {
        private boolean success;
        private int center_x;
        private String error;

        public boolean isSuccess() {
            return success;
        }

        public int getCenterX() {
            return center_x;
        }

        public String getError() {
            return error;
        }
    }
    
    

方案2：修改Python脚本支持守护进程模式

需要修改你的Python脚本，添加守护进程支持：

方案3：使用HTTP/RPC服务（更灵活）

创建Python HTTP服务：

Java客户端：

总结

方案1（进程池）最适合你的需求：

• 单次初始化Python进程

• 通过标准输入输出通信

• 性能最好，没有HTTP开销

• 适合高频调用