ap = argparse.ArgumentParser()

这段代码是用来创建一个ArgumentParser对象，用于解析命令行参数。ArgumentParser是Python标准库中argparse模块中的一个类，可以帮助我们解析命令行参数，并且提供了很多功能，如自动生成帮助信息、自动检测参数类型等。在创建ArgumentParser对象后，我们可以通过add_argument()方法来定义需要解析的命令行参数。例如：

ap.add_argument('--input', required=True, help='path to input image')

上面的代码中，我们定义了一个名为'--input'的命令行参数，它是必须的（required=True），并且提供了一个帮助信息（help='path to input image'）。当我们运行Python脚本时，可以通过'--input'选项来指定输入图像的路径，例如：

python my_script.py --input /path/to/image.jpg

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ap = argparse.ArgumentParser() ap.add_argument("-i", "--image", required = True, help = "Path to the image to be scanned") args = vars(ap.parse_args())

这段代码是用来解析命令行参数的。它使用了 argparse 模块来创建一个 ArgumentParser 对象，并通过调用 add_argument 方法添加了一个名为 "image" 的参数。这个参数是必需的（required = True），并且用来指定待扫描图像的路径。最后，调用 ap.parse_args() 方法来解析命令行参数，并将结果存储在 args 变量中。

ap = argparse.ArgumentParser() ap.add_argument('-f', '--face', type=str, default='face_detector', help='path to the face detector model') ap.add_argument('-m', '--model', type=str, default='mask_detector.model', help='path to trained face mask detector model') ap.add_argument('-c', '--confidence', type=float, default=0.5, help='min probability to filter weak detection') args = vars(ap.parse_args())

这段代码是使用 Python 中的 argparse 库来解析命令行参数。在这里，我们定义了三个参数：face、model 和 confidence。分别表示人脸检测器模型的路径、口罩检测器模型的路径和筛选弱检测的最小概率值。其中，type 表示参数的类型，default 表示参数默认值，help 表示参数的帮助信息。

在执行代码时，可以通过命令行传入这些参数的值，如：

python detect_mask_video.py --face face_detector --model mask_detector.model --confidence 0.5

其中，--face、--model 和 --confidence 分别表示 face、model 和 confidence 参数，后面跟着的值为其对应的实际值。