什么是命令行參數(shù)？

命令行參數(shù)是在運(yùn)行時(shí)給予程序/腳本的標(biāo)志。它們包含我們程序的附加信息，以便它可以執(zhí)行。

并非所有程序都有命令行參數(shù)，因?yàn)椴⒎撬谐绦蚨夹枰鼈儭?/p>

為什么我們使用命令行參數(shù)？

如上所述，命令行參數(shù)在運(yùn)行時(shí)為程序提供附加信息。

這允許我們?cè)诓桓淖兇a的情況下動(dòng)態(tài)地為我們的程序提供不同的輸入 。

您可以繪制命令行參數(shù)類似于函數(shù)參數(shù)的類比。如果你知道如何在各種編程語言中聲明和調(diào)用函數(shù)，那么當(dāng)你發(fā)現(xiàn)如何使用命令行參數(shù)時(shí)，你會(huì)立刻感到賓至如歸。

鑒于這是計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理博客，您在這里看到的很多參數(shù)都是圖像路徑或視頻路徑。

那么讓我們創(chuàng)建一個(gè)名為shape_counter .py的新文件并開始編碼：

我們?cè)诘?行導(dǎo)入 argparse - 這是幫助我們解析和訪問命令行參數(shù)的包。

然后，在第7-12行，我們解析兩個(gè)命令行參數(shù)。代碼在這些行上非常易讀，您可以看到如何格式化參數(shù)。

我們以 -input 參數(shù)為例。

在第7行，我們將ArgumentParser 對(duì)象實(shí)例化為 ap 。

然后在第8行和第9行我們添加我們的 - input 參數(shù)。我們必須指定速記和長版本（ - i 和 - input ），其中任何一個(gè)標(biāo)志都可以在命令行中使用。這是必需的參數(shù)，如 required = True所示。如上所示， 幫助字符串將在終端中提供附加信息。

類似地，在第10行和第11行，我們指定了 -input 參數(shù)，這也是必需的。

從那里我們使用路徑加載圖像。請(qǐng)記住，輸入圖像路徑包含在 args [ “input” ]中 ，因此這是cv2的參數(shù) imread 。

簡單吧？

其余的行是特定于圖像處理的——

在第18-20行，我們完成了三項(xiàng)操作：

將圖像轉(zhuǎn)換 為灰度。

模糊灰度圖像。

閾值模糊圖像。

我們準(zhǔn)備找到并繪制形狀輪廓：

在第23-25行，我們?cè)陂撝祱D像中找到形狀輪廓 。

從那里，我們?cè)谳斎雸D像上繪制輪廓（第28和29行）。

然后我們?cè)趫D像上組裝并放置文本（第32-34行）。文本包含形狀的總數(shù)。

最后，我們利用我們的 -input 圖像路徑參數(shù)將圖像寫入到磁盤中的 cv2.imwrite （第37行）。

讓我們用兩個(gè)參數(shù)執(zhí)行命令：

附完整代碼

Codeblock #1: Lines 1-20# import the necessary packages
import argparse
import imutils
import cv2
 
# construct the argument parser and parse the arguments
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--input", required=True,
	help="path to input image")
ap.add_argument("-o", "--output", required=True,
	help="path to output image")
args = vars(ap.parse_args())
 
# load the input image from disk
image = cv2.imread(args["input"])
 
# convert the image to grayscale, blur it, and threshold it
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5,5), 0)
thresh = cv2.threshold(blurred, 60, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
# extract contours from the image
cnts = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,
	cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if imutils.is_cv2() else cnts[1]
 
# loop over the contours and draw them on the input image
for c in cnts:
	cv2.drawContours(image, [c], -1, (0, 0, 255), 2)
 
# display the total number of shapes on the image
text = "I found {} total shapes".format(len(cnts))
cv2.putText(image, text, (10, 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5,
		(0, 0, 255), 2)
 
# write the output image to disk
cv2.imwrite(args["output"], image)
$ python shape_counter.py --input input_01.png --output output_01.png

以上這篇淺談Python 命令行參數(shù)argparse寫入圖片路徑操作就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

最新評(píng)論