NVIDIA Jetson Nano 2GB 系列文章（20） ：“Hello AI World”扩充参数解析功能

很多朋友一开始被“10行代码的威力”诱发出很高的兴趣，因为太容易而且性能实在太好了，但是接下去想要再扩充的时候，就发现遇到很大的瓶颈，因为真实用途的代码，觉得不能每次执行的时候，就得进去修改路径后再执行。幸好Python属于解释型的语言，因此修改后直接执行还不算太麻烦，只不过这样的方式做做实验还可以，就没办法变成一只具备扩充性的代码。

本文的目的就协助大家，以前面的“10lines.py”代码为基础，扩充解析参数的能力，这样就能直接在指令行透过给定参数的方式，来改变所要的功能，这样的方式也才能加入脚本之中，根据不同条件去进行不同的任务。

实时上在Python开发资源中的 ”argparse” 模块，就提供非常轻松的方式协助我们的程式去接受外部给定的参数，例如用“--input=csi://0”来指派CSI摄像头作为输入。

接下来就开始进入本文的重点，带着大家把手上的代码变得更加强大。

简单的执行步骤如下：

• 在代码中用“import argparse”汇入这个功能模块，
• 用ArgumentParser()函数创建一个参数对象，
• 用add_argument()函数，逐一添加所需要的参数。这个步骤是最重要而且比较繁琐的，本文只用最简单的方式协助大家添加参数，至于更完整的用法，请自行寻找相关说明。
• 最后，为了简化执行步骤，我们在代码第一行加入“#!/usr/bin/python3”，用来指示这个代码可以直接调用“/usr/bin/python3”进行解译，这样以就能在命令行中直接执行，前面不需再输入“python3”命令，这是目前Python3代码很常用的做法。

根据上面步骤，我们将 10lines.py 进行以下的修改，并存成“testArgv.py”粗体底线标识的是修改过的部分：

在上面代码中，可能有人发现有个比较特殊的地方，就是添加参数中，第一个参数用的是“input”，后面三个添加的参数用的是“--output”、“--network”与“--threshold”，这两种参数有什么不一样呢？

第一个“input”前面没有用“--”作指示，表示这个参数是“强制”给与的，在指令行里并不需要“--input=”去指定，解析工具会自动在命令行中找到“不属于其他参数的字符串”，待会直接看下面的范例就能理解。

后面的“--output”、“--network”与“--threshold”是“非强制”的参数，如果在指令行后面没有给定参数时，就会使用个别参数的预设值（default）。这部分在指令行中，就需要透过直接对应的“--network=”的方式来体统。

这里直接用几个范例来说明，是最容易理解的方法。首先执行以下指令：

因为指令没提供input这个“必要参数”，结果出现以下错误信息：

试试以下这三个指令，前面两个请根据您设备上的是摄像头种类，第三个是用Jetpack预安装上的VisionWorks的演示视频文件，至少这个可以成功执行：

好了，在上面的指令中可以非常清楚的了解参数“input”的用法，其他三个参数没给也没关系，因为那不是“强制”的，接下来我们试试看，如果输入其他参数之后的变化如何？

第一道指令，以CSI摄像头为数据源，执行物件检测的推理识别后，然后将结果输出到testArgv.mp4视频文件，请自行测试。

第二道指令加入--threshold=0.01这个参数，因为这个阈值不能为0，因此我们试试看如果是0.01的话，会得到什么结果？（如下图）

此外可以看到“csi://0”并不一定非得摆在第一位，摆在指令中的任何一个顺位都可以，argparse模块知道如何去解析出应该的对应。

第三道指令除了测试用“--network=”去改变模型选项之外，还测试将推理结果输出到一个目录中，存成一系列的图像文件（如下图）

好了，是不是已经能掌握这种添加参数的方式了，熟悉本文的内容，能让你的代码立即从纯实验的阶段，提升到实用的阶段了。