解释 global_keys = list(beautify_param["global"].keys())

这段代码的作用是将一个字典类型的变量 `beautify_param` 中 "global" 这个键对应的值（也是一个字典）的所有键取出来，并转化为一个列表 `global_keys`。具体来说，`beautify_param["global"].keys()` 会返回 "global" 这个键对应的值（一个字典）的所有键组成的集合，然后 `list()` 将这个集合转化为列表。最终得到的 `global_keys` 就是一个列表，其中包含了 "global" 这个键对应的值（一个字典）的所有键。

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解释代码。并讲解上下文含义 with open('testshop/baidu/ar/ar_mcc_ui/data/image_property.json', 'r', encoding='utf-8') as f: beautify_param = json.load(f, encoding='utf-8') global_keys = list(beautify_param["global"].keys()) local_keys = list(beautify_param["local"].keys())

这段代码的含义是：首先，使用Python内置的open()函数打开名为'image_property.json'的JSON文件，并将其以只读模式打开，编码方式为'utf-8'。然后，使用json.load()方法从文件中读取JSON格式的数据，并将其存储在变量beautify_param中。接下来，通过访问beautify_param字典对象的"global"和"local"键（key），分别获取到其对应的值（value），并使用内置的list()函数将其转换为列表对象。最后，将这两个键列表分别存储在变量global_keys和local_keys中。

上下文含义是，这段代码的目的是读取JSON文件中的数据并将其转换为Python中的字典对象。其中，通过访问字典对象的键，获取其对应的值。这些操作都是在Python中进行的，所以需要使用适当的Python代码来实现。

解释这段代码的作用 def get_diff_img(self, original_img_path, beautify_img_path, diff_img_path): """ :return: * """ original_img = cv2.imread(original_img_path) beautify_img = cv2.imread(beautify_img_path) difference = cv2.absdiff(original_img, beautify_img) Conv_hsv_Gray = cv2.cvtColor(difference, cv2.COLOR_BGR2GRAY) max_thresh = 50 threshs = list(range(0, max_thresh, int(max_thresh / 10))) colors = ['f1ea09', 'efd60a', 'edc20b', 'eaae0d', 'e89a0e', 'e6850f', 'e47110', 'e15d12', 'df4913', 'dd3514'] diff_image = np.zeros(original_img.shape, dtype=np.uint8) for idx, thresh in enumerate(threshs): ret, mask = cv2.threshold(Conv_hsv_Gray, thresh, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) color = colors[idx] diff_image[mask != 255] = np.array(list(int(color[i:i + 2], 16) for i in (0, 2, 4))) diff_image = cv2.cvtColor(diff_image, cv2.COLOR_RGBA2BGRA) cv2.imwrite(diff_img_path, diff_image)

这段代码主要实现了比较两张图片的不同之处，并生成一张差异图。具体来说，它读取了两张图片的路径，使用OpenCV库的函数cv2.imread()读取这两张图片，接着使用cv2.absdiff()计算出两张图片的差异，将结果转换为灰度图像并存储在Conv_hsv_Gray中。然后，它定义了一个阈值列表threshs和一个颜色列表colors，用于根据不同的阈值给差异图像上色。接着，它将差异图像初始化为0，并使用循环迭代不同的阈值，并使用cv2.threshold()函数将灰度图像二值化，生成一个掩膜(mask)，然后将颜色应用于掩膜区域，最后将结果存储在diff_image中。最后，它将diff_image转换为BGRA格式并将其写入指定的差异图像路径。