np.save怎么设置图片大小

np.save函数是用于将数组保存到文件中的NumPy函数，并不能用于设置图片大小。要设置图片的大小，可以使用PIL库或OpenCV库来操作图像。下面是使用PIL库来设置图片大小的示例代码：

from PIL import Image

# 打开图片
image = Image.open('image.jpg')

# 设置图片大小为300x300
resized_image = image.resize((300, 300))

# 保存调整后的图片
resized_image.save('resized_image.jpg')

请注意，这只是一个示例，具体的代码可能会根据你的需求有所变化。

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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。

plt.save怎么设置画布大小和图片一致

可以使用`plt.savefig()`函数来保存图片，并且通过设置`bbox_inches='tight'`参数来让图片的边缘与画布一致。

示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 绘制图形
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4))
ax.plot(x, y)

# 保存图片
plt.savefig('myplot.png', bbox_inches='tight')

在这个例子中，我们使用`figsize`参数来设置画布的大小为宽度8英寸，高度4英寸。然后，使用`plt.savefig()`函数来将图像保存到文件`myplot.png`中，并且设置`bbox_inches='tight'`参数来让图片的边缘与画布一致。