使用训练好的自编码器网络模型，对格式均为.png的红外与可见光图像进行融合，保存融合结果，给出python代码

以下是使用训练好的自编码器网络模型对红外与可见光图像进行融合并保存融合结果的Python代码示例：

import tensorflow as tf
import numpy as np
from PIL import Image

# 加载自编码器网络模型
model = tf.keras.models.load_model('autoencoder.h5')

# 加载红外与可见光图像数据
ir_img = Image.open('ir_image.png')
vis_img = Image.open('vis_image.png')

# 调整图像大小并转换为numpy数组
ir_img = np.array(ir_img.resize((256, 256)))
vis_img = np.array(vis_img.resize((256, 256)))

# 将图像数据归一化到[0, 1]之间
ir_img = ir_img / 255.0
vis_img = vis_img / 255.0

# 使用自编码器网络模型对红外与可见光图像进行融合
merged_img = model.predict([ir_img.reshape(1, 256, 256, 3), vis_img.reshape(1, 256, 256, 3)])

# 将融合结果保存为.png格式的图像文件
merged_img = merged_img * 255.0
merged_img = merged_img.reshape((256, 256, 3)).astype(np.uint8)
merged_img = Image.fromarray(merged_img)
merged_img.save('merged_image.png')

需要注意的是，以上代码示例中的自编码器网络模型、红外与可见光图像数据以及保存的融合结果图像文件路径需要根据实际情况进行修改。同时，需要保证自编码器网络模型的输入尺寸与红外与可见光图像的尺寸一致。