淺談Python 命令行參數(shù)argparse寫(xiě)入圖片路徑操作
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(lèi)似于函數(shù)參數(shù)的類(lèi)比。如果你知道如何在各種編程語(yǔ)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(jué)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(kāi)始編碼:
我們?cè)诘?行導(dǎo)入 argparse - 這是幫助我們解析和訪(fǎng)問(wèn)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(zhǎng)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(lèi)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(jiǎn)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(xiě)入到磁盤(pán)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 packagesimport argparseimport imutilsimport cv2 # construct the argument parser and parse the argumentsap = 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 diskimage = cv2.imread(args['input']) # convert the image to grayscale, blur it, and threshold itgray = 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 imagecnts = 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 imagefor c in cnts:cv2.drawContours(image, [c], -1, (0, 0, 255), 2) # display the total number of shapes on the imagetext = '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 diskcv2.imwrite(args['output'], image)$ python shape_counter.py --input input_01.png --output output_01.png
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