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。

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class_indict_reverse = {v: k for k, v in class_indict.items()} # 反转字典的键值对

这段代码的作用是将一个字典的键值对反转，即将原字典的键作为新字典的值，原字典的值作为新字典的键。具体来说，该代码中的 `class_indict` 是一个字典，`class_indict.items()` 返回一个元素为 `(key, value)` 的元组列表，`{v: k for k, v in class_indict.items()}` 则是一个字典推导式，用于生成一个新的字典，其中原字典中的值作为新字典的键，原字典中的键作为新字典的值。最终得到的 `class_indict_reverse` 即为反转后的字典。

class_indict = json.load(json_file) # 读取json文件的内容，存取成一个字典。其内容应该是：{"0": "sea", "1": "ship"} class_indict_reverse = {v: k for k, v in class_indict.items()} # 反转字典的键值对

根据您提供的代码和注释，`class_indict`是一个存储类别标签和对应数字编码的字典，其中键是数字编码，值是对应的类别标签。`class_indict_reverse`是将`class_indict`字典中的键值对反转后得到的字典，其中键是类别标签，值是对应的数字编码。

具体来说，例如`class_indict`中的内容是`{"0": "sea", "1": "ship"}`，表示"sea"对应数字编码0，"ship"对应数字编码1。反转后得到的`class_indict_reverse`字典中的内容是`{"sea": "0", "ship": "1"}`，表示数字编码0对应"sea"，数字编码1对应"ship"。