利用OpenCV實現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)的超分辨率處理
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OpenCV是一個非常強大的計算機視覺處理的工具庫。很多小伙伴在入門圖像處理時都需要學(xué)習(xí)OpenCV的使用。但是隨著計算機視覺技術(shù)的發(fā)展，越來越多的算法涌現(xiàn)出來，人們逐漸覺得OpenCV比較落后而放棄了使用OpenCV。
但是，實際上OpenCV時一個與時俱進的開源代碼庫。正在逐漸的吸收和接納最新的算法。本文我們來介紹如何使用OpenCV實現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)的圖像超分辨率（SR）。使用OpenCV的好處就是，我們不需要知道任何圖像超分辨率的相關(guān)知識，就可以使用這個代碼，并實現(xiàn)圖像超分辨率。
1. 安裝OpenCV contrib模塊
OpenCV中的超分辨率功能被集成在了contrib模塊中，因此我們首先需要安裝OpenCV的擴展模塊。安裝過程可以參考【從零學(xué)習(xí)OpenCV 4】opencv_contrib擴展模塊的安裝。超分辨率被集成在dnn_superres模塊中，如果小伙伴們電腦空間有限，可以只編譯這一個模塊。
近期有小伙伴反饋自己安裝擴展模塊失敗，為了解決這個問題，小白近期在籌劃搭建一個各個版本opencv-contrib編譯完成的數(shù)據(jù)庫。各位小伙伴隨時關(guān)注我們公眾號的動態(tài)。
2. 下載訓(xùn)練的模型
由于某些模型比較大，因此OpenCV代碼庫中沒有包含他們，因此我們在使用的時候需要單獨的下載經(jīng)過訓(xùn)練的模型。目前，僅支持4種不同的超分辨率模型，他們可以實現(xiàn)2倍、3倍、4倍甚至8倍的圖像方法。這些模型具體如下：
#include#include#includeusing namespace std;using namespace cv;using namespace dnn;using namespace dnn_superres;int main(int argc, char *argv[]){//Create the module's objectDnnSuperResImpl sr;//Set the image you would like to upscalestring img_path = "image.png";Mat img = cv::imread(img_path);//Read the desired modelstring path = "FSRCNN_x2.pb";sr.readModel(path);//Set the desired model and scale to get correct pre- and post-processingsr.setModel("fsrcnn", 2);//UpscaleMat img_new;sr.upsample(img, img_new);cv::imwrite( "upscaled.png", img_new);return 0;}
//Read the desired modelstring path = "FSRCNN_x2.pb";sr.readModel(path);
//Set?the?desired?model?and?scale?to?get?correct?pre-?and?post-processingsr.setModel("fsrcnn", 2);
//UpscaleMat img_new;sr.upsample(img, img_new);cv::imwrite( "upscaled.png", img_new);
import cv2from cv2 import dnn_superres# Create an SR objectsr = dnn_superres.DnnSuperResImpl_create()# Read imageimage = cv2.imread('./input.png')# Read the desired modelpath = "EDSR_x3.pb"sr.readModel(path)# Set the desired model and scale to get correct pre- and post-processingsr.setModel("edsr", 3)# Upscale the imageresult = sr.upsample(image)# Save the imagecv2.imwrite("./upscaled.png", result)
# Create an SR objectsr = dnn_superres.DnnSuperResImpl_create()
雙線性插值放大3倍
FSRCNN放大3倍
ESDR放大3倍
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