opt = parser.parse_args()

时间: 2023-11-08 17:04:33 浏览: 214
This line of code is using the argparse module in Python to parse command-line arguments. The parse_args() function is called on an instance of the ArgumentParser class, which has been assigned to the variable 'parser'. The result of the parse_args() function is then assigned to the variable 'opt'. This allows the values of the command-line arguments to be stored and used in the rest of the program.
相关问题

# opt = parser.parse_args(args=[])

这行代码是一个命令行参数解析器 argparse 的用法。它的作用是解析命令行参数,将命令行参数转换为相应的 Python 对象,并将这些对象存储在一个 argparse.Namespace 对象中。 在这行代码中,`parser` 是一个 argparse.ArgumentParser 类的实例,`parser.parse_args()` 方法是用来解析命令行参数的。如果没有传入任何参数,则 `args=[]`,即解析空参数列表。解析完成后,会将解析结果存储在一个 argparse.Namespace 对象中,并赋值给变量 `opt`。 在实际使用中,可以通过 `opt.xxx` 的方式来访问命令行参数中的具体值,其中 `xxx` 是命令行参数的名称。例如,如果命令行参数中有一个 `--weights` 参数,则可以通过 `opt.weights` 来获取它的值。

解释 opt = parser.parse_args() opt.img_size = check_img_size(opt.img_size)

这段代码的作用是解析命令行参数,并检查并确保输入的图片尺寸是合法的。具体来说,`parser.parse_args()` 将命令行参数解析成一个对象 `opt`,它包含了用户输入的各种参数选项及其值。 `check_img_size` 函数是一个自定义的函数,它用于确保输入的图片尺寸是合法的。如果输入的尺寸不合法,函数将会返回一个默认的尺寸。最后,将合法的图片尺寸赋值给 `opt.img_size`,以便后续使用。
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代码解释 if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='yolov7.pt', help='model.pt path(s)') parser.add_argument('--source', type=str, default='inference/images', help='source') # file/folder, 0 for webcam parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='object confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='IOU threshold for NMS') parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results') parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels') parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='do not save images/videos') parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --class 0, or --class 0 2 3') parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser.add_argument('--update', action='store_true', help='update all models') parser.add_argument('--project', default='runs/detect', help='save results to project/name') parser.add_argument('--name', default='exp', help='save results to project/name') parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment') parser.add_argument('--no-trace', action='store_true', help='dont trace model') opt = parser.parse_args() print(opt) #check_requirements(exclude=('pycocotools', 'thop'))

super(Ui_MainWindow, self).__init__(parent) parser_car_det = argparse.ArgumentParser() # parser.add_argument('--weights', type=str, default='weights-s/best1.pt', help='model.pt path') parser_car_det.add_argument('--weights', type=str, default='weights-s/best1.pt', help='model.pt path') parser_car_det.add_argument('--source', type=str, default='input/3.mp4', help='source') # file/folder, 0 for webcam # parser.add_argument('--source', type=str, default='rtsp://admin:hik12345@192.168.1.64:554//Streaming/Channels/101', help='source') # file/folder, 0 for webcam parser_car_det.add_argument('--output', type=str, default='inference/output', help='output folder') # output folder parser_car_det.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser_car_det.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.4, help='object confidence threshold') parser_car_det.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.5, help='IOU threshold for NMS') parser_car_det.add_argument('--fourcc', type=str, default='mp4v', help='output video codec (verify ffmpeg support)') parser_car_det.add_argument('--device', default='cpu', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser_car_det.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results') parser_car_det.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser_car_det.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class') parser_car_det.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser_car_det.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser_car_det.add_argument('--idx', default='2', help='idx') self.opt_car_det = parser_car_det.parse_args() self.opt_car_det.img_size = check_img_size(self.opt_car_det.img_size) half = 0 source_car_det, weights_car_det, view_img_car_det, save_txt_car_det, imgsz_car_det = self.opt_car_det.source, self.opt_car_det.weights, self.opt_car_det.view_img, self.opt_car_det.save_txt, self.opt_car_det.img_size self.device_car_det = torch_utils.select_device(self.opt_car_det.device) self.half_car_det = 0 # half precision only supported on CUDA cudnn.benchmark = True

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