生成一段基于Object-Former进行传统伪造检测的代码

以下是一个基于Object-Former进行传统伪造检测的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf
from object_former import ObjectFormer

# 加载Object-Former模型
model = ObjectFormer()

# 加载伪造图片
image = cv2.imread('fake_image.jpg')

# 对伪造图片进行预处理
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
image = cv2.resize(image, (256, 256))
image = np.array(image) / 255.0
image = np.expand_dims(image, axis=0)

# 生成Object-Former特征
features = model.encoder(image)

# 加载传统伪造检测模型
detector = tf.keras.models.load_model('fake_detector.h5')

# 使用传统伪造检测模型进行预测
prediction = detector.predict(features)

if prediction > 0.5:
    print('该图片为伪造图片')
else:
    print('该图片为真实图片')

在以上代码中，我们首先加载了Object-Former模型，然后使用其对输入的伪造图片进行特征提取。接着，我们加载传统伪造检测模型，使用Object-Former生成的特征进行预测。最后，根据预测结果判断该图片是否为伪造图片。