OpenCV中CommandLineParser命令行输入使用方法介绍

• • 1. CommandLineParser构造类简介
  • 2. CommandLineParser的使用方法
  • 3. 实际运行与命令行输入技巧
  • • 3.1 直接Visual Studio运行
    • 3.2 命令行输入

OpenCV的语义分割代码里面，随处可见的CommandLineParser类。将不同的模型和配置文件，都单独拎出来，用命令行输入进行配置。因此，需要了解基本的使用方法。

OpenCV中CommandLineParse类主要是命令行解析类。OpenCV中出现此类的主要目：方便用户在命令行使用过程中减少工作量。具体使用方式如下。

我们将从三个方面介绍。首先是CommandLineParser类的构造函数，说明一下这个类的一些常用成员函数；随后介绍如何按需添加和配置参数和变量；最后直接使用Visual Studio 或者生成的exe文件，来按照命令行的方式，输入参数，并运行得到结果。

class CV_EXPORTS CommandLineParser
{
public:
 
	
	CommandLineParser(int argc, const char* const argv[], const String& keys);
 
 
	CommandLineParser(const CommandLineParser& parser);
 
 
	CommandLineParser& operator = (const CommandLineParser& parser);
 
 
	~CommandLineParser();
 
 
	String getPathToApplication() const;
 
	
	template 
	T get(const String& name, bool space_delete = true) const
	{
		T val = T();
		getByName(name, space_delete, ParamType::type, (void*)&val);
		return val;
	}
 
 
	template 
	T get(int index, bool space_delete = true) const
	{
		T val = T();
		getByIndex(index, space_delete, ParamType::type, (void*)&val);
		return val;
	}
 
 
	
	bool has(const String& name) const;
 
	
	bool check() const;
 
 
	void about(const String& message);
 
 
	void printMessage() const;
 
 
	void printErrors() const;
 
protected:
	void getByName(const String& name, bool space_delete, int type, void* dst) const;
	void getByIndex(int index, bool space_delete, int type, void* dst) const;
 
	struct Impl;
	Impl* impl;
};

在keys中，添加需要命令行输入的参数，如下，OpenCV的语义分割模块c++代码中的片段。我们需要添加模型文件：model；输入图像：image；输出结果：result；是否展示image：show。
单个参数，是按照如下方式定义的：
“{ arg_name | default number | argument description}”
{输入参数的名称 m | 默认值 | 参数的描述性文字}.

const String keys =
        "{help h    || Sample app for loading ENet Torch model. "
                       "The model and class names list can be downloaded here: "
                       "https://www.dropbox.com/sh/dywzk3gyb12hpe5/AAD5YkUa8XgMpHs2gCRgmCVCa }"
        "{model m   |./model-cityscapes.net| path to Torch .net model file (model_best.net) }"
        "{image i   |./car.jpg | path to image file }"
        "{result r  | out_result.pb | path to save output blob (optional, binary format, NCHW order) }"
        "{show s    |true | whether to show all output channels or not}"
        "{o_blob    || output blob's name. If empty, last blob's name in net is used}";

要想直接运行，可以将参数的默认值添加进去。如代码所示，我们将model的名称，model-cityscapes.net添加进去了。将image 设置为car.jpg。我们指定了显示结果，show设置为true。

在下面的代码中，可以直接获取相关参数和变量的值。

int main(int argc, char **argv)
    CommandLineParser parser(argc, argv, keys);

    if (parser.has("help"))
    {
        parser.printMessage();
        return 0;
    }

    String modelFile = parser.get("model");
    String imageFile = parser.get("image");

    if (!parser.check())
    {
        parser.printErrors();
        return 0;
    }

有两种方式，可以运行代码。

Ctrl+F5 release模型，或者F5，debug模式。
此时，直接将改变的参数，在 String keys里面设置好。就不用输入命令行。跟日常的写代码，调试一样。将配置的模型与参数，直接修改在CommandLineParser的默认值里面，这样方便调试。

当代码调试好，需要只用使用。此时，需要生成exe文件，然后将不同的image采用命令行的方式，输入给exe，运行并观察结果就行。
首先，需要生成代码的可执行文件，例如，SemanticSeg.exe。 这个文件在./x64/release/ 下面（如果你是release模型生成的exe）。
然后，在Windows的cmd命令行输入里面（Win+R快捷键打开。）
cd到exe文件夹下面。

SemanticSeg.exe -m=…/path/to/modelfile.net -i=…/path/to/image.jpg -s=true

回车，就可以将数据输入到exe里面，并执行。
记住，每个参数，在命令行里面，用等于=赋值。例如：-m=model-cityscapes.net ， --image=car.jpg。而不是，python里面的， -m ./path/to/model.net，中间用空格来输入。

例如：下图就是实际案例。使用生成的OpenCVTest.exe，指定了model -m，指定了处理图像 -i。