sys.argv[1].strip() python [重复]答案

【问题标题】：sys.argv[1].strip() python [duplicate]sys.argv[1].strip() python [重复]
【发布时间】：2018-01-25 10:58:21
【问题描述】：

我正在开展一个项目，我必须在其中检测叶子上的一些疾病。为此，我必须检测显着特征，即叶子（在我的情况下）并删除图像的背景。我有以下代码。

    import cv2, sys
    import numpy as np

    def backproject(source, target, levels = 2, scale = 1):
            hsv = cv2.cvtColor(source,  cv2.COLOR_BGR2HSV)
            hsvt = cv2.cvtColor(target, cv2.COLOR_BGR2HSV)
            # calculating object histogram
            roihist = cv2.calcHist([hsv],[0, 1], None, [levels, levels], [0, 180, 0, 256] )

            # normalize histogram and apply backprojection
            cv2.normalize(roihist,roihist,0,255,cv2.NORM_MINMAX)
            dst = cv2.calcBackProject([hsvt],[0,1],roihist,[0,180,0,256], scale)
            return dst

    def saliency_by_backprojection(img):
            cv2.pyrMeanShiftFiltering(img, 2, 10, img, 4)

            backproj = np.uint8(backproject(img, img, levels = 2))
            cv2.normalize(backproj,backproj,0,255,cv2.NORM_MINMAX)
            saliencies = [backproj, backproj, backproj]
            saliency = cv2.merge(saliencies)

            cv2.pyrMeanShiftFiltering(saliency, 20, 200, saliency, 2)
            saliency = cv2.cvtColor(saliency, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
            cv2.equalizeHist(saliency, saliency)

            return 255-saliency

    def saliency_map(img):
            saliency_hsv = saliency_by_backprojection(img * 1)
            saliency = saliency_hsv
            (T, saliency) = cv2.threshold(saliency, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY)
            return saliency

    def largest_contours_rect(saliency):
            contours, hierarchy = cv2.findContours(saliency * 1,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
            contours = sorted(contours, key = cv2.contourArea)
            return cv2.boundingRect(contours[-1])

    def refine_saliency_with_grabcut(img, saliency):
            rect = largest_contours_rect(saliency)
            bgdmodel = np.zeros((1, 65),np.float64)
            fgdmodel = np.zeros((1, 65),np.float64)
            saliency[np.where(saliency > 0)] = cv2.GC_FGD
            mask = saliency
            cv2.grabCut(img, mask, rect, bgdmodel, fgdmodel, 1, cv2.GC_INIT_WITH_RECT)
            mask = np.where((mask==2)|(mask==0),0,1).astype('uint8')
            return mask

    def backprojection_saliency(img):
            saliency = saliency_map(img)
            mask = refine_saliency_with_grabcut(img, saliency)
            return mask

    if __name__ == "__main__":
            name = sys.argv[1].strip('k5.jpg')

            img = cv2.imread(sys.argv[1], 1)
            img = cv2.resize(img, (640/2, 480/2))
            mask = backprojection_saliency(img)
            segmentation = img*mask[:,:,np.newaxis]

            cv2.imshow("original", img)
            cv2.imshow("segmentation", segmentation)
            cv2.waitKey(-1)

由于我是 Python 和 openCV 的新手，我无法解决以下错误。

        Traceback (most recent call last):
         File "F:\FYP\Code\saliency-from-backproj-master\saliency.py", line 
      56, in <module>
            name = sys.argv[1].strip('k5.jpg')
           IndexError: list index out of range

为什么会这样？

【问题讨论】：

看起来您没有向脚本传递所需数量的参数
您正在调用 argv[1]，因此是第二个参数。由于您可能使用少于 2 个参数调用脚本，因此您的程序会尝试访问不存在的内容。因此出现“IndexError”。
也许您应该花一点时间学习核心 Python，然后再尝试将它与 OpenCV 等高级工具一起使用。这不仅可以消除大多数此类问题，还可以更轻松地理解cv2 模块文档。
这不仅是重复的（无论如何也很容易调试），而且您还发布了几行完全不相关的代码。请学会在发布之前将您的代码简化为 MCVE (stackoverflow.com/help/mcve)
无关：您可能也想阅读str.strip() 的文档（并在交互式python shell 中尝试一下） - 这：sys.argv[1].strip('k5.jpg') 肯定不会达到您的预期。

标签： python python-2.7 opencv

【解决方案1】：

您没有提供任何命令行参数。
argv 变量包含传递给程序的命令行参数。就像你做python your_script.py verbose print 一样，argv 变量包含['your_script.py', 'verbose', 'print']。
但是，如果您只提供 python your_script.py argv 包含 ['your_script.py']（只有一个元素 argv[0]）。所以，调用argv[1] 是IndexError。

sys.agv 上的 Python 文档：

sys.argv
传递给 Python 脚本的命令行参数列表。 argv[0] 是脚本名称（它是否为完整路径名取决于操作系统）。如果该命令是使用解释器的 -c 命令行选项执行的，则 argv[0] 设置为字符串“-c”。如果没有将脚本名称传递给 Python 解释器，则 argv[0] 为空字符串。

【讨论】：