Python中使用argparse处理命令行图片路径与形状计数

拾柒

发布时间：2026-10-14 | 7人浏览过

原创

本文介绍如何在Python中使用argparse库解析命令行参数，实现动态指定输入与输出图片路径。结合OpenCV进行灰度转换、高斯模糊及阈值处理，提取图像轮廓并统计形状数量，最终将结果写入指定路径。

命令行参数基础

命令行参数是什么？

命令行参数是程序或脚本在运行时接收的标志。它们为程序提供额外的信息，使其能够执行特定的任务。

并非所有程序都依赖命令行参数，因为许多程序并不需要这种交互方式。

为什么要使用命令行参数？

如前所述，命令行参数允许在运行时向程序传递额外信息。

这使得我们无需修改源代码，即可动态地为程序提供不同的输入数据。

可以将命令行参数类比为函数参数。如果你熟悉在各类编程语言中声明和调用函数，那么掌握命令行参数的使用将非常容易上手。

鉴于本文涉及计算机视觉和图像处理，文中演示的参数主要涉及图像或视频文件的路径。

使用argparse解析路径

接下来，我们将创建一个名为shape_counter.py的新文件并开始编写代码。

在第2行，我们导入argparse模块，这是用于解析和访问命令行参数的核心库。

随后，在第7至12行代码中，我们定义了两个命令行参数。这段代码结构清晰，展示了参数的格式化方式。

这里以-input参数为例进行说明。

在第7行，我们实例化ArgumentParser对象，并将其赋值给变量ap。

接着在第8行和第9行，我们添加-input参数。必须同时指定简写形式（-i）和长写形式（--input），用户在命令行中可使用任一标志。通过设置required=True，该参数变为必需项。此外，help字符串会在终端中提供额外的提示信息。

类似地，在第10行和第11行，我们定义了另一个必需参数，用于指定输出路径。

获取参数后，我们利用路径加载图像。请注意，输入图像的路径存储在args["input"]中，随后将其作为参数传递给cv2.imread函数。

这个过程是否简单？

图像处理与轮廓提取

其余代码行主要涉及图像处理的具体操作：

在第18至20行，我们执行了三个关键步骤：

将图像转换为灰度模式。

对灰度图像进行高斯模糊处理。

对模糊后的图像应用阈值处理。

现在，我们准备查找并绘制形状的轮廓：

在第23至25行，我们在阈值图像中提取形状轮廓。

随后，我们在原始输入图像上绘制这些轮廓（见第28和29行）。

接着，我们在图像上添加并显示文本（第32至34行）。该文本包含检测到的形状总数。

最后，我们利用之前定义的--output参数，通过cv2.imwrite函数将处理后的图像保存到磁盘（第37行）。

让我们使用两个参数执行该命令：

以下是完整代码示例。

完整代码实现


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

以上就是Python中使用argparse处理命令行图片路径及形状计数的完整教程，希望能对大家有所帮助，欢迎继续支持本站。