def on_btn_Recognize_Clicked(self): savePath = "text.png" image = self.__paintBoard.GetContentAsQImage() image.save(savePath) print(savePath) # 加载图像 img = keras.preprocessing.image.load_img(savePath, target_size=(28, 28)) img = img.convert('L') x = keras.preprocessing.image.img_to_array(img) x = abs(255 - x) # x = x.reshape(28,28) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = x / 255.0 new_model = keras.models.load_model('shuzishibiemodel.h5') #new_model = keras.models.load_model('cats_and_dogs_small_1.h5') prediction = new_model.predict(x) output = np.argmax(prediction, axis=1) print("手写数字识别为：" + str(output[0]))

这段代码是一个按钮点击事件的处理函数 `on_btn_Recognize_Clicked`。让我一步步解释它的意思：

首先，定义了一个变量 `savePath` 并初始化为 "text.png"，表示保存图像的文件路径。接着，调用 `self.__paintBoard.GetContentAsQImage()` 获取画板上的内容，并将其保存为图像文件。

然后，加载保存的图像文件，并进行预处理。使用 `keras.preprocessing.image.load_img(savePath, target_size=(28, 28))` 加载图像文件，并将其调整为目标尺寸 (28, 28)。接着，使用 `img.convert('L')` 将图像转换为灰度图像。然后，使用 `keras.preprocessing.image.img_to_array(img)` 将图像转换为 NumPy 数组。接下来，使用 `abs(255 - x)` 对图像进行反色处理。然后，使用 `np.expand_dims(x, axis=0)` 在数组的第一维度上添加一个维度，以符合模型的输入要求。最后，使用 `x / 255.0` 对图像进行归一化处理。

接下来，使用 `keras.models.load_model('shuzishibiemodel.h5')` 加载事先训练好的模型文件。这里的模型文件名为 'shuzishibiemodel.h5'，你可以根据实际情况更改。

最后，调用 `new_model.predict(x)` 对输入图像进行预测，得到预测结果。使用 `np.argmax(prediction, axis=1)` 找到预测结果中概率最大的类别索引。然后，打印出手写数字识别的结果。

这段代码的目的是处理按钮点击事件，将画板上的手写数字图像进行预处理，然后使用事先训练好的模型进行识别，并打印出识别结果。