import torch from model import AOD import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image import torchvision import cv2 def test_on_img_(state_dict_path, img_cv2): state_dict = torch.load(state_dict_path, map_location=torch.device('cpu'))['state_dict'] model = AOD() model.load_state_dict(state_dict) img = Image.fromarray(img_cv2) img = transforms.ToTensor()(img) img = img.unsqueeze(0) result_img = model(img) return result_img def test_on_img(state_dict_path, image): state_dict = torch.load(state_dict_path, map_location=torch.device('cpu'))['state_dict'] model = AOD() model.load_state_dict(state_dict) img = Image.open(image) img = transforms.ToTensor()(img) img = img.unsqueeze(0) result_img = model(img) return result_img if __name__=='__main__': img_name = 'river' suffix = '.png' result = test_on_img('Dehaze_save/epoch11.pth', 'testbench/'+img_name+suffix) torchvision.utils.save_image(result, 'testbench/'+img_name+'_result'+suffix) 解释这段代码意思

这段代码主要实现了一个使用预训练的 AOD 模型去除图像中雾气的功能。具体来说，代码中定义了两个函数 `test_on_img_()` 和 `test_on_img()`，分别用于对输入的 OpenCV 格式图像和图像文件进行去雾操作。除此之外，代码还定义了一个 `if __name__=='__main__':` 的语句块，用于测试 `test_on_img()` 函数在指定输入图像下的去雾效果。

在 `test_on_img_()` 和 `test_on_img()` 函数中，首先通过 `torch.load()` 函数加载预训练模型的参数，然后使用 AOD 类实例化模型，并将预训练的参数加载到模型中。接着，代码将输入的图像转换为 PyTorch 中的 Tensor 数据，并且在第 0 维上增加一个维度。最后，代码将 Tensor 数据输入到模型中，得到去雾后的结果，并将结果返回。

在 `if __name__=='__main__':` 语句块中，代码首先定义了一个输入图像的名称 `img_name` 和后缀 `suffix`，然后调用 `test_on_img()` 函数对指定图像进行去雾操作，并将去雾后的结果保存到指定文件中。