model = Sequential(): Aqui, você está criando um objeto Sequential que é um modelo sequencial em Keras. Esse modelo permite adicionar camadas sequencialmente, uma após a outra, sem que as camadas compartilhem conexões entre si.

model.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape=(image_size[0], image_size[1], 3), activation='relu'): Aqui, você está adicionando a primeira camada convolucional à rede. Os parâmetros são os seguintes:

Conv2D(32, (3, 3): Esta camada possui 32 filtros de convolução, cada um com uma janela (kernel) de 3x3.
input_shape=(image_size[0], image_size[1], 3): Este é o formato de entrada da imagem. imagesize é uma variável que deve conter as dimensões da imagem (altura, largura e canais de cor). Nesse caso, a imagem tem 3 canais de cor (provavelmente, RGB).
_activation='relu': A função de ativação usada na camada é a função ReLU (Rectified Linear Unit), que é uma função não linear que ajuda a rede a aprender relações complexas nos dados.

model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)): Esta linha adiciona uma camada de MaxPooling à rede. O MaxPooling é usado para reduzir o tamanho espacial das representações geradas pelas camadas convolucionais anteriores. Neste caso, uma janela de 2x2 é usada para realizar o pooling.

model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'): Essa linha adiciona uma segunda camada convolucional com 64 filtros de convolução, também com uma janela de 3x3 e função de ativação ReLU.

model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)): Aqui, outra camada de MaxPooling é adicionada para reduzir ainda mais o tamanho espacial das representações.

model.add(Flatten()): Esta linha adiciona uma camada de Flatten. Ela é usada para transformar os dados tridimensionais provenientes das camadas convolucionais em um vetor unidimensional, preparando os dados para as camadas totalmente conectadas.

model.add(Dense(64, activation='relu'): Adiciona uma camada totalmente conectada com 64 neurônios e função de ativação ReLU.

model.add(Dropout(0.5)): Aqui, é adicionada uma camada de dropout com uma taxa de 0,5. O dropout é uma técnica de regularização que ajuda a prevenir o overfitting, desligando aleatoriamente uma fração dos neurônios durante o treinamento.

model.add(Dense(1, activation='sigmoid'): A última camada é uma camada totalmente conectada com um único neurônio e uma função de ativação sigmoid. Essa camada é comumente usada em tarefas de classificação binária, onde a saída é uma probabilidade entre 0 e 1, indicando a probabilidade de pertencer à classe positiva.

Esse código é útil para pré-processamento de imagens, especialmente quando você precisa padronizar tamanhos e reduzir o tamanho dos arquivos para economizar espaço, ou imagens geradas por IA.

new_size = (150, 150) Aqui, você define o tamanho desejado para as imagens redimensionadas.

if filename.endswith(('.jpg', '.jpeg', '.png', '.gif')) Verifica se o arquivo tem uma das extensões de imagem especificadas.

img.save(os.path.join(output_folder, "001_" + filename), quality=50) Reduz a qualidade da imagem em 50% e salva a imagem redimensionada na pasta de saída. Para aproximar de imagens reais carregadas na internet.