for i, image in enumerate(doc.inline_shapes): image_data = image.image_data是什么意思

这段代码是用来获取Word文档中所有内联图片的数据。其中，`doc` 是一个 Word 文档对象，`inline_shapes` 是一个包含所有内联形状（包括图片）的集合。`enumerate` 函数用来遍历这个集合中的所有元素，并且同时获取元素的索引 `i` 和元素本身 `image`。然后，`image_data = image.image_data` 这一行代码是用来获取当前内联图片的二进制数据。`image_data` 可以被用来保存图片或者进行其他的操作。

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修改以下代码使其能够输出模型预测结果： def open_image(self): file_dialog = QFileDialog() file_paths, _ = file_dialog.getOpenFileNames(self, "选择图片", "", "Image Files (*.png *.jpg *.jpeg)") if file_paths: self.display_images(file_paths) def preprocess_images(self, image_paths): data_transform = transforms.Compose([ transforms.CenterCrop(150), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) self.current_image_paths = [] images = [] for image_path in image_paths: image = Image.open(image_path) image = data_transform(image) image = torch.unsqueeze(image, dim=0) images.append(image) self.current_image_paths.append(image_path) return images def predict_images(self): if not self.current_image_paths: return for i, image_path in enumerate(self.current_image_paths): image = self.preprocess_image(image_path) output = self.model(image) predicted_class = self.class_dict[output.argmax().item()] self.result_labels[i].setText(f"Predicted Class: {predicted_class}") self.progress_bar.setValue((i+1)*20) def display_images(self, image_paths): for i, image_path in enumerate(image_paths): image = QImage(image_path) image = image.scaled(300, 300, Qt.KeepAspectRatio) if i == 0: self.image_label_1.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 1: self.image_label_2.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 2: self.image_label_3.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 3: self.image_label_4.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 4: self.image_label_5.setPixmap(QPixmap.fromImage(image))

请注意，代码中的 preprocess_images 函数和 predict_images 函数中的 self.preprocess_image(image_path) 需要修改为 self.preprocess_images([image_path])。修改后的代码如下：

def open_image(self):
    file_dialog = QFileDialog()
    file_paths, _ = file_dialog.getOpenFileNames(self, "选择图片", "", "Image Files (*.png *.jpg *.jpeg)")
    if file_paths:
        self.display_images(file_paths)

def preprocess_images(self, image_paths):
    data_transform = transforms.Compose([
        transforms.CenterCrop(150),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
    ])
    self.current_image_paths = []
    images = []
    for image_path in image_paths:
        image = Image.open(image_path)
        image = data_transform(image)
        image = torch.unsqueeze(image, dim=0)
        images.append(image)
        self.current_image_paths.append(image_path)
    return images

def predict_images(self):
    if not self.current_image_paths:
        return
    for i, image_path in enumerate(self.current_image_paths):
        image = self.preprocess_images([image_path])
        output = self.model(image[0])
        predicted_class = self.class_dict[output.argmax().item()]
        self.result_labels[i].setText(f"Predicted Class: {predicted_class}")
        self.progress_bar.setValue((i+1)*20)

def display_images(self, image_paths):
    for i, image_path in enumerate(image_paths):
        image = QImage(image_path)
        image = image.scaled(300, 300, Qt.KeepAspectRatio)
        if i == 0:
            self.image_label_1.setPixmap(QPixmap.fromImage(image))
        elif i == 1:
            self.image_label_2.setPixmap(QPixmap.fromImage(image))
        elif i == 2:
            self.image_label_3.setPixmap(QPixmap.fromImage(image))
        elif i == 3:
            self.image_label_4.setPixmap(QPixmap.fromImage(image))
        elif i == 4:
            self.image_label_5.setPixmap(QPixmap.fromImage(image))

masses.par_iter().for_each(|peak_times| { let now = std::time::Instant::now(); let mass_image = image::Image { tpx3_path: path.clone(), config: image::Config { peak_time: None, peak_time_window: 150_000, // +/- 150 ns ..config }, meta: image::Metadata { coordinates: image_data.meta.coordinates.clone(), dead_pixels: image_data.meta.dead_pixels.clone(), ..Default::default() }, }; let buffers = mass_image.times_to_buffers(peak_times).unwrap(); for (i, pt) in peak_times.iter().enumerate() { let mz = mass::time_to_mass(*pt); let fname = path.with_file_name(base_name.to_owned() + &format!("_{:.1$}mz.png", mz, 1)); let page = (config.cols() * config.rows()) as usize; let (start, end) = (page * i, page * (i+1)); writer::save_png(&buffers[start..end], config.cols(), config.rows(), &fname); } } );

这段代码使用并行迭代器对 `masses` 中的每个 `peak_times` 进行操作。

首先，调用 `masses.par_iter()` 方法获取一个并行迭代器，它可以同时处理多个元素。

然后，调用 `for_each()` 方法并传入一个闭包 `|peak_times| { ... }`，该闭包会被并行迭代器调用来处理每个 `peak_times` 元素。

在闭包中，首先使用 `std::time::Instant::now()` 获取当前时间的时间戳，并将其赋值给变量 `now`。这可能是用于计算处理每个 `peak_times` 元素所需的时间。

然后，创建一个名为 `mass_image` 的 `image::Image` 对象。这个对象包含了一些配置信息和元数据。其中：
- `tpx3_path` 字段被设置为 `path.clone()`，即原始图像路径的克隆。
- `config` 字段是一个 `image::Config` 对象，其中 `peak_time` 被设置为 `None`，`peak_time_window` 被设置为 150_000（表示正负 150 ns 的时间窗口），其他字段继承自之前的 `config` 变量。
- `meta` 字段是一个 `image::Metadata` 对象，其中 `coordinates` 字段和 `dead_pixels` 字段被设置为与 `image_data.meta.coordinates` 和 `image_data.meta.dead_pixels` 的克隆相同，其他字段使用默认值。

接下来，调用 `mass_image.times_to_buffers(peak_times).unwrap()` 方法，根据 `peak_times` 创建一个缓冲区 `buffers`。

然后，使用 `for` 循环遍历 `peak_times.iter().enumerate()`，获取索引 `i` 和值 `pt`。

在循环中，首先使用 `mass::time_to_mass(*pt)` 将 `pt` 转换为质量 `mz`。

然后，根据 `base_name` 和 `mz` 的格式化字符串创建一个文件名 `fname`。

接着，计算出每页的起始索引 `start` 和终止索引 `end`。

最后，调用 `writer::save_png()` 方法将缓冲区中的数据保存为 PNG 图像文件，并指定图像的宽度为 `config.cols()`、高度为 `config.rows()`，保存路径为 `fname`。

此段代码的目的可能是将 `masses` 中的每个 `peak_times` 元素转换为缓冲区，并根据每个 `peak_times` 的质量将缓冲区保存为不同的 PNG 图像文件。具体的处理逻辑可能在闭包中的其他代码中实现。