def Normalization(): img_path = "results" save_path = "Normalresult" img_names = os.listdir(img_path) for img_name in img_names: img = os.path.join(img_path, img_name) img = cv2.imread(img) result = np.zeros(img.shape, dtype=np.float32) result = img / 255.0 # cv2.normalize(img, result, alpha=0, beta=1, norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_32F) print(result) image = np.uint8(result * 255.0) print((img == image).all()) # cv2.imshow("norm",result) # cv2.waitKey(1000) cv2.imwrite(os.path.join(save_path, img_name), image)

这段代码的作用是将指定路径下的所有图片进行归一化处理，并将处理后的图片保存到指定的保存路径中。具体来说，代码首先使用 os 库中的 listdir 函数获取指定路径下所有图片的文件名，接着使用循环遍历每个图片文件名。在循环中，使用 cv2 库中的 imread 函数读取当前图片，然后创建一个与当前图片大小相同的全零数组 result，并将当前图片的像素值除以 255.0，从而将像素值变为 [0,1] 的范围。接着，代码将 result 数组中的像素值乘以 255.0 并转换为整型，得到归一化后的图片 image，并使用 cv2 库中的 imwrite 函数将 image 保存到指定的保存路径中。最后，代码对比原始图片和归一化后的图片的像素值是否一致，并输出结果。

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解释代码：if __name__ == '__main__': ae_path = '../results/AE/best.pth' img_path = '../data/comsol_format_figures_simplify_copy' ae_model = AE(features_num = 700) ae_model.load_state_dict(torch.load(ae_path)) ae_model.eval() for idx, filename in enumerate(os.listdir(img_path)): img = cv2.imread(img_path + '/' + filename, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 灰度图读取图片 img_tensor = transforms.ToTensor()(img) img_tensor = img_tensor.view(1, 1, 128, 128) output, features = ae_model(img_tensor) arr = features.detach().numpy() file_dir = '../data/mlp_train/output_' + str(idx + 1) + '.txt' np.savetxt(file_dir, arr)

这段代码是一个主程序，主要实现了对图像进行特征提取并保存的功能。

首先，在 `if __name__ == '__main__':` 的条件下执行以下代码：

1. 定义变量 ae_path，表示自动编码器模型的路径。
2. 定义变量 img_path，表示图像文件所在的目录路径。
3. 创建一个 AE 类的实例 ae_model，设置 features_num 参数为 700。
4. 使用 torch.load 函数加载预训练的自动编码器模型的权重，并调用 ae_model.load_state_dict 方法将权重加载到 ae_model 中。
5. 调用 ae_model.eval() 将 ae_model 设置为评估模式，关闭 dropout 和 batch normalization 等层的随机性。
6. 使用 os.listdir 函数遍历图像文件目录中的所有文件名，同时迭代索引和文件名。
7. 使用 cv2.imread 函数读取图像文件并转换为灰度图像。
8. 使用 transforms.ToTensor() 将图像转换为张量，并将其形状调整为 (1, 1, 128, 128)。
9. 将调整后的图像张量输入到 ae_model 中，获取输出 output 和特征 features。
10. 将特征 features 转换为 numpy 数组，并保存到文件中，文件路径为 '../data/mlp_train/output_' + str(idx + 1) + '.txt'。

这段代码的目的是使用预训练的自动编码器模型对图像进行特征提取，并将特征保存到文件中。通过遍历图像文件目录中的所有文件，并逐个处理，可以对整个数据集进行特征提取和保存。

if self.normalization: data_numpy = (data_numpy - self.mean_map) / self.std_map

在这段代码中，是数据预处理中的一个步骤。如果 self.normalization 为 True，则将输入的 data_numpy 数据进行归一化处理，通过减去均值和除以标准差的方式，将数据的均值变为 0，标准差变为 1，使得数据更加稳定，更有利于神经网络的训练。

其中，self.mean_map 和 self.std_map 是预处理过程中需要计算的均值和标准差。这些值可以通过对数据集进行统计计算得到，也可以使用常见的统计值进行估计，例如在图像处理中，常用的均值和标准差为：[0.485, 0.456, 0.406] 和 [0.229, 0.224, 0.225]。具体的值需要根据数据集的特点来确定，以保证归一化处理的效果最优。