@Slot() def _save_as(self): dialog = QFileDialog(self, "Save File As") self._initialize_image_filedialog(dialog, QFileDialog.AcceptSave) while (dialog.exec() == QDialog.Accepted and not self._save_file(dialog.selectedFiles()[0])): pass

这段代码定义了一个 `_save_as()` 方法，用于打开一个“另存为”文件对话框，并将当前图像保存到用户指定的文件中。

该方法使用 `@Slot()` 装饰器将其标记为 Qt 中的一个槽函数，以便可以与其他信号和槽函数连接。

首先，该方法创建一个 `QFileDialog` 对象，用于显示“另存为”文件对话框，并将其命名为“Save File As”。

接着，该方法调用 `_initialize_image_filedialog()` 方法，用于初始化文件对话框的选项和过滤器，以便用户只能选择图像文件。

然后，该方法使用一个循环来等待用户选择文件并保存图像。循环条件是文件对话框的返回值为 `QDialog.Accepted`，并且 `_save_file()` 方法返回 False。如果用户取消了文件对话框或者成功保存了图像，则退出循环。

在循环中，该方法使用 `dialog.selectedFiles()[0]` 获取用户指定的文件名，并将其作为参数调用 `_save_file()` 方法，保存图像。如果保存成功，则循环结束。

总的来说，这个方法用于打开一个“另存为”文件对话框，并将当前图像保存到用户指定的文件中。它提供了保存和错误处理功能，并使用循环等待用户选择文件和保存图像。

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@Slot() def _open(self): dialog = QFileDialog(self, "Open File") self._initialize_image_filedialog(dialog, QFileDialog.AcceptOpen) while (dialog.exec() == QDialog.Accepted and not self.load_file(dialog.selectedFiles()[0])): pass

这段代码定义了一个 `_open()` 方法，用于打开一个文件对话框，并加载用户选择的图像文件。

该方法使用 `@Slot()` 装饰器将其标记为 Qt 中的一个槽函数，以便可以与其他信号和槽函数连接。

首先，该方法创建一个 `QFileDialog` 对象，用于显示文件对话框，并将其命名为“Open File”。

接着，该方法调用 `_initialize_image_filedialog()` 方法，用于初始化文件对话框的选项和过滤器，以便用户只能选择图像文件。

然后，该方法使用一个循环来等待用户选择文件并加载图像。循环条件是文件对话框的返回值为 `QDialog.Accepted`，并且 `load_file()` 方法返回 False。如果用户取消了文件对话框或者成功加载了图像，则退出循环。

在循环中，该方法使用 `dialog.selectedFiles()[0]` 获取用户选择的文件名，并将其作为参数调用 `load_file()` 方法，加载图像。如果加载成功，则循环结束。

总的来说，这个方法用于打开一个文件对话框，并加载用户选择的图像文件。它提供了加载和错误处理功能，并使用循环等待用户选择文件和加载图像。

修改以下代码使其能够输出模型预测结果： def open_image(self): file_dialog = QFileDialog() file_paths, _ = file_dialog.getOpenFileNames(self, "选择图片", "", "Image Files (*.png *.jpg *.jpeg)") if file_paths: self.display_images(file_paths) def preprocess_images(self, image_paths): data_transform = transforms.Compose([ transforms.CenterCrop(150), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) self.current_image_paths = [] images = [] for image_path in image_paths: image = Image.open(image_path) image = data_transform(image) image = torch.unsqueeze(image, dim=0) images.append(image) self.current_image_paths.append(image_path) return images def predict_images(self): if not self.current_image_paths: return for i, image_path in enumerate(self.current_image_paths): image = self.preprocess_image(image_path) output = self.model(image) predicted_class = self.class_dict[output.argmax().item()] self.result_labels[i].setText(f"Predicted Class: {predicted_class}") self.progress_bar.setValue((i+1)*20) def display_images(self, image_paths): for i, image_path in enumerate(image_paths): image = QImage(image_path) image = image.scaled(300, 300, Qt.KeepAspectRatio) if i == 0: self.image_label_1.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 1: self.image_label_2.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 2: self.image_label_3.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 3: self.image_label_4.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 4: self.image_label_5.setPixmap(QPixmap.fromImage(image))

请注意，代码中的 preprocess_images 函数和 predict_images 函数中的 self.preprocess_image(image_path) 需要修改为 self.preprocess_images([image_path])。修改后的代码如下：

def open_image(self):
    file_dialog = QFileDialog()
    file_paths, _ = file_dialog.getOpenFileNames(self, "选择图片", "", "Image Files (*.png *.jpg *.jpeg)")
    if file_paths:
        self.display_images(file_paths)

def preprocess_images(self, image_paths):
    data_transform = transforms.Compose([
        transforms.CenterCrop(150),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
    ])
    self.current_image_paths = []
    images = []
    for image_path in image_paths:
        image = Image.open(image_path)
        image = data_transform(image)
        image = torch.unsqueeze(image, dim=0)
        images.append(image)
        self.current_image_paths.append(image_path)
    return images

def predict_images(self):
    if not self.current_image_paths:
        return
    for i, image_path in enumerate(self.current_image_paths):
        image = self.preprocess_images([image_path])
        output = self.model(image[0])
        predicted_class = self.class_dict[output.argmax().item()]
        self.result_labels[i].setText(f"Predicted Class: {predicted_class}")
        self.progress_bar.setValue((i+1)*20)

def display_images(self, image_paths):
    for i, image_path in enumerate(image_paths):
        image = QImage(image_path)
        image = image.scaled(300, 300, Qt.KeepAspectRatio)
        if i == 0:
            self.image_label_1.setPixmap(QPixmap.fromImage(image))
        elif i == 1:
            self.image_label_2.setPixmap(QPixmap.fromImage(image))
        elif i == 2:
            self.image_label_3.setPixmap(QPixmap.fromImage(image))
        elif i == 3:
            self.image_label_4.setPixmap(QPixmap.fromImage(image))
        elif i == 4:
            self.image_label_5.setPixmap(QPixmap.fromImage(image))