reverse_dict = {v:k for k,v in map_characters.items()} # 获取目录 "/opt/test/" 下的所有内容（所有图片的地址+图片名） for pic in glob.glob(path+'*.*'): # os.path.basename(pic):返回每张图片的名字 char_name = "".join(os.path.basename(pic).split('_')[0]) # 查找 人名 是否在 lable-value 里面 if char_name in reverse_dict: temp = cv2.imread(pic) temp = cv2.cvtColor(temp, cv2.COLOR_BGR2RGB) temp = cv2.resize(temp, (img_height,img_width)).astype('float32') / 255. pics.append(temp) labels.append(reverse_dict[char_name]) # 得到的将是 int X_test = np.array(pics) y_test = np.array(labels) y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes) # one-hot编码 详细的解释这段代码

这段代码主要是用于读取指定目录下的图片，并将其转换为模型可以接受的格式。具体的解释如下：

首先，代码定义了一个字典 `reverse_dict`，用于将字符和对应的标签值进行映射。

然后，代码使用 `glob.glob` 函数遍历指定目录下的所有图片，并使用 `os.path.basename` 函数获取每张图片的名称。

接着，代码通过拆分图片名称来获取对应的人物名称，并在 `reverse_dict` 中查找该人物名称对应的标签值。

如果找到了对应的标签值，则代码使用 OpenCV 库读取该图片，并将其转换为 RGB 格式、缩放到指定大小并归一化后的浮点数数组。这些处理后的图片被添加到一个名为 `pics` 的列表中，并将对应的标签值添加到一个名为 `labels` 的列表中。

最后，代码将 `pics` 和 `labels` 转换为 `X_test` 和 `y_test`，并使用 `keras.utils.to_categorical` 函数将标签进行 one-hot 编码。这样，就可以将数据用于模型的测试了。