test函数对应融合阶段，用于融合红外与可见光图像。在函数中，需要实例化测试集、加载模型参数，融合测试集中的红外与可见光图像，并将其保存到result文件夹中。给出python代码

以下是一个简单的Python代码示例，实现了红外和可见光图像的融合：

import os
import cv2
import numpy as np
import torch
from model import FusionNet

def test(model_path, test_data_path):
    # 实例化测试集
    infrared_test = os.path.join(test_data_path, "infrared")
    visible_test = os.path.join(test_data_path, "visible")

    # 加载模型参数
    model = FusionNet()
    model.load_state_dict(torch.load(model_path))

    # 将模型设置为测试模式
    model.eval()

    with torch.no_grad():
        for i in range(len(os.listdir(infrared_test))):
            # 读取红外和可见光图像
            infrared_path = os.path.join(infrared_test, "{}.bmp".format(i))
            visible_path = os.path.join(visible_test, "{}.bmp".format(i))
            infrared = cv2.imread(infrared_path)
            visible = cv2.imread(visible_path)

            # 将图像转换为tensor
            infrared = torch.from_numpy(infrared.transpose((2, 0, 1))).float()
            visible = torch.from_numpy(visible.transpose((2, 0, 1))).float()

            # 添加批次维度
            infrared = infrared.unsqueeze(0)
            visible = visible.unsqueeze(0)

            # 将图像输入模型进行融合
            fusion = model(infrared, visible)

            # 将输出转换为numpy数组
            fusion = fusion.squeeze().cpu().numpy().transpose((1, 2, 0))

            # 保存融合结果
            result_path = os.path.join("result", "{}.bmp".format(i))
            cv2.imwrite(result_path, fusion)

该代码需要使用PyTorch框架，其中`model.py`文件是一个包含FusionNet模型的Python文件。在测试过程中，我们首先实例化测试集，然后加载模型参数，并将模型设置为测试模式。接下来，我们循环遍历测试集中的每个红外和可见光图像，将它们转换为PyTorch张量并输入模型进行融合。最后，我们将输出保存到result文件夹中。