image = np.array(ImageOps.fit(image,size),dtype=np.float32)这句话什么意思

这行代码的作用是将图像调整为指定大小，并将其转换为浮点型的 NumPy 数组。

首先，`ImageOps.fit(image, size)` 使用 `ImageOps` 模块中的 `fit()` 函数对图像进行调整。`fit()` 函数将图像按照指定的 `size` 参数进行裁剪或缩放，以适应给定的尺寸。返回的结果是一个经过调整后的 PIL 图像对象。

然后，`np.array()` 将 PIL 图像对象转换为 NumPy 数组。`dtype=np.float32` 参数指定了转换后的数组类型为浮点型。

因此，这行代码的目的是将图像调整为指定大小，并将其转换为浮点型的 NumPy 数组，以便后续使用。

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image = Image.open(filename).convert("RGB") image = np.array(ImageOps.fit(image,size),dtype=np.float32)#注释掉 #换 image /= 255. feed_dict = {input_secret:[secret], input_image:[image]} # 调用模型，取得附加水印 hidden_img, residual = sess.run([output_stegastamp, output_residual],feed_dict=feed_dict) # 转换输出结果到合适的图片格式，以供查看图片 rescaled = (hidden_img[0] * 255).astype(np.uint8) raw_img = (image * 255).astype(np.uint8) residual = residual[0]+.5 residual = (residual * 255).astype(np.uint8) save_name = filename.split('/')[-1].split('.')[0] # 保存图片和水印 im = Image.fromarray(np.array(rescaled)) im.save(args.save_dir + '/'+save_name+'_hidden.png') im = Image.fromarray(np.squeeze(np.array(residual))) im.save(args.save_dir + '/'+save_name+'_residual.png') 这些代码什么意思

这段代码是一个图像水印嵌入的过程，具体步骤如下：

1. 使用 `Image.open(filename)` 打开图像文件，并使用 `.convert("RGB")` 将图像转换为 RGB 模式。

2. 之后的一行代码已经被注释掉了，原本是将图像调整为指定大小，并将其转换为浮点型的 NumPy 数组。

3. `image /= 255.` 将图像数组中的每个像素值除以 255，将其归一化到 0-1 范围内。

4. `feed_dict` 是一个字典，将输入的秘密信息 `secret` 和图像数组 `image` 分别对应到模型的输入张量 `input_secret` 和 `input_image` 上。

5. 使用 `sess.run()` 调用模型，传入输入数据 `feed_dict`，获取输出的水印图像 `hidden_img` 和残差图像 `residual`。

6. 将输出的水印图像 `hidden_img` 进行反归一化，乘以 255 并转换为无符号 8 位整数类型（`np.uint8`），得到 `rescaled`。

7. 同样地，将原始图像数组 `image` 进行反归一化，乘以 255 并转换为无符号 8 位整数类型，得到 `raw_img`。

8. 将残差图像数组 `residual` 进行后处理操作，加上 0.5 并乘以 255，然后转换为无符号 8 位整数类型，得到 `residual`。

9. 从文件路径中提取文件名，并使用它作为保存图片的名称。

10. 使用 `Image.fromarray()` 将 `rescaled` 转换为 PIL 图像对象，并保存为隐藏水印后的图像。

11. 同样地，将 `residual` 转换为 PIL 图像对象，并保存为残差图像。

整个过程包括了将图像和秘密信息输入模型进行水印嵌入，然后保存隐藏水印后的图像和残差图像。

X_test = [] Y_test = [] for filename in glob.glob(TEST_DATA_DIR + "*.png"): X_test.append(np.array(Image.open(filename))) Y_test.append(filename.lstrip(TEST_DATA_DIR).rstrip("*.png")) # list->numpy(rgb)->gray->normalization->fit keras X_test = np.array(X_test,dtype=np.float32) X_test = rgb2gray(X_test) X_test = X_test / 255 X_test,_ = fit_keras_channels(X_test) Y_test = list(Y_test) for i in range(len(Y_test)): Y_test[i] = text2vec(Y_test[i]) Y_test = np.asarray(Y_test) print(X_test.shape,type(X_test)) print(Y_test.shape,type(Y_test))

这段代码看起来是一个测试数据集的预处理过程。它首先使用glob库来读取一个文件夹中所有以.png结尾的文件，然后将每个文件读取为numpy数组，并将它们添加到X_test列表中。同时，文件名也被添加到Y_test列表中，并且经过一些处理（lstrip和rstrip），只保留了文件名中间的文本部分。接下来，X_test数组被转换为灰度图像，并进行了归一化处理。最后，Y_test列表中的每个文本标签也被转换为向量形式，并转换为numpy数组。最后打印出X_test和Y_test的形状和类型。