argparse设定参数Output，路径为指定路径

好的，您可以使用以下代码来设定一个名为Output的参数，并指定其路径为指定路径：

import argparse

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--Output', type=str, help='output file path')

args = parser.parse_args()

output_path = args.Output

接下来，您可以在命令行中运行您的脚本，并指定Output参数的值，例如：

python your_script.py --Output /path/to/output/file.txt

在您的脚本中，output_path变量将包含指定的输出文件路径。

相关问题

解析代码from imutils import contours import numpy as np import argparse #参数设置包 import imutils #图像处理包 import cv2 import myutils#自定义包 #设置参数 ap=argparse.ArgumentParser()#创建一个解析对

象
ap.add_argument("-i", "--image", required=True, help="path to input image")#添加参数-i/--image，表示输入图片的路径
ap.add_argument("-r", "--reference", required=True, help="path to reference OCR-A image")#添加参数-r/--reference，表示OCR-A字体的标准图片路径
args=vars(ap.parse_args())#将解析的参数保存到 args 变量中

#定义一个函数，用于将图片转换为灰度图像并进行二值化处理
def pre_process(image, inv=False):
gray=cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#将图片转换为灰度图像
if inv:
gray=cv2.bitwise_not(gray)#取反，将黑色变为白色，将白色变为黑色
gray=cv2.GaussianBlur(gray, (5,5), 0)#高斯模糊
thresh=cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1]#OTSU二值化
return thresh

#读取输入图片和OCR-A标准图片
image=cv2.imread(args["image"])
ref=cv2.imread(args["reference"])

#将输入图片和标准图片转换为灰度图像并进行二值化处理
gray=pre_process(image, inv=True)
ref=pre_process(ref)

#计算输入图片和标准图片的轮廓
refCnts=cv2.findContours(ref.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
refCnts=imutils.grab_contours(refCnts)
refCnts=myutils.sort_contours(refCnts, method="left-to-right")[0]

cnts=cv2.findContours(gray.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts=imutils.grab_contours(cnts)
locs=[]

#遍历输入图片的轮廓，与标准图片的轮廓进行比较，得到每个字符的位置信息
for (i, c) in enumerate(cnts):
(x, y, w, h)=cv2.boundingRect(c)
ar=w/float(h)
if ar>2.5 and ar<4.0:
if (w>40 and w<55) and (h>10 and h<20):
locs.append((x, y, w, h))

#将字符位置按照从左到右的顺序排序
locs=sorted(locs, key=lambda x:x[0])

#遍历每个字符，将其与标准图片的字符进行比较，得到字符的值
output=[]
for (i, (gX, gY, gW, gH)) in enumerate(locs):
groupOutput=[]
group=[]
roi=gray[gY-5:gY+gH+5, gX-5:gX+gW+5]
roi=cv2.resize(roi, (57, 88))
#计算每个字符与标准字符的差异值
for (j, ref) in enumerate(refCnts):
#将字符缩放至相同尺寸
refROI=cv2.resize(ref, (int(gW*1.7), gH))
#计算字符间的差异值
score=cv2.matchShapes(refROI, roi, cv2.CONTOURS_MATCH_I1, 0.0)
group.append((score, j))
#将字符按照差异值从小到大排序
group=sorted(group, key=lambda x:x[0])
#选取差异值最小的字符作为预测字符
groupOutput.append(str(chr(65+group[0][1])))
#将字符按照从左到右的顺序组合在一起
output.extend(groupOutput)

#输出识别结果
print("".join(output))

argparse 模块

argparse模块是Python标准库中用于解析命令行参数和选项的模块。它提供了简单而灵活的方式来处理命令行输入，并生成用户友好的帮助信息。

通常情况下，我们可以使用argparse来定义程序所需的参数和选项，并在运行时使用这些参数和选项来控制程序的行为。

以下是一个简单的示例：

import argparse

# 创建ArgumentParser对象
parser = argparse.ArgumentParser(description='这是一个示例程序')

# 定义参数和选项
parser.add_argument('input_file', help='输入文件的路径')
parser.add_argument('--output', '-o', help='输出文件的路径')

# 解析命令行参数
args = parser.parse_args()

# 访问参数和选项的值
print('输入文件路径:', args.input_file)
print('输出文件路径:', args.output)

在上面的示例中，我们首先创建了一个ArgumentParser对象，然后使用add_argument()方法定义了一个位置参数`input_file`和一个可选参数`--output`（或者简写为`-o`）。最后，我们使用parse_args()方法解析命令行参数，并通过args对象访问参数和选项的值。

你可以在命令行中运行这个示例程序并传递相应的参数，比如：

python my_program.py input.txt --output output.txt

这样就可以获取到输入文件路径为`input.txt`，输出文件路径为`output.txt`的值，并进行相应的处理。

argparse模块还提供了其他很多功能，比如设置参数的类型、设置默认值、添加互斥选项等。你可以查阅官方文档或其他教程来了解更多详细信息。