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OpenCV是一个开源的计算机视觉库#xff0c;拥有大量优秀的算法。基于最新的合并#xff0c;OpenCV包含一个易于使用的接口#xff0c;主要用于实现基于深度学习方法的超分辨率#xff08;SR#xff09;。该接口包含预先训练的模型#xff0c;这些模型可以非常容…1. 引言
OpenCV是一个开源的计算机视觉库拥有大量优秀的算法。基于最新的合并OpenCV包含一个易于使用的接口主要用于实现基于深度学习方法的超分辨率SR。该接口包含预先训练的模型这些模型可以非常容易和有效地用于推理。在这篇文章中我将解释它可以做什么并逐步展示如何使用它。
闲话少说我们直接开始吧
2. 版本说明
首先我们的第一步是安装OpenCV库。一些功能都是在逐渐发布所以需要注意版本4.2.0用于C4.3.0添加Python接口4.4.0添加GPU推理。大家可以按照OpenCV文档中的说明进行相应的操作。大家注意安装contrib模块因为这是SR接口代码所在的位置。本文中我们将使用的接口或模块称为dnn_superresdnn代表深度神经网络superres代表超分辨率。
3. 模型下载
接着我们需要单独下载预先训练好的模型因为OpenCV代码库不包含它们。原因是有些模型相当大。这里有几种模型可供选择所有这些模型都是流行SR论文中的实现。现在让我们选择一个小模型大家可以在这里下载。
4. 实践
我们在Python中可以通过以下代码进行相应的实现 import cv2
from cv2 import dnn_superres# Create an SR object
sr dnn_superres.DnnSuperResImpl_create()# Read image
image cv2.imread(./input.png)# Read the desired model
path EDSR_x3.pb
sr.readModel(path)# Set the desired model and scale to get correct pre- and post-processing
sr.setModel(edsr, 3)# Upscale the image
result sr.upsample(image)# Save the image
cv2.imwrite(./upscaled.png, result)
代码相对简单参考相应的注释即可。
5. 推荐模型
目前在OpenCV中主要支持4种不同的SR模型。它们都可以按2、3和4的比例放大图像。LapSRN甚至可以升级8倍。它们在准确性、大小和速度上各不相同。 EDSR 这是目前表现最好的模型。然而它也是参数量最大的模型因此具有最大的文件大小和最慢的推理。大家可以在这里下载。 ESPCN 这是一个相对较小的模型具有快速和良好的推理能力。它可以进行实时视频放大取决于图像大小。大家可以在这里下载。 FSRCNN 这也是一个具有快速准确推理的小模型。还可以进行实时视频放大。大家可以在这里下载。 LapSRN 这是一款中等大小的模型可以提升8倍分辨率。大家可以在这里下载。
有关这些模型的更多信息和实现请参阅模块的GitHub中的ReadME文件。关于上述模型的基准和比较请访问此处。
6. 具体实例
接着让我们看具体实例如下如果在移动设备上查看建议放大后进行直观的对比
输入图像如下 双线性插值放大三倍后的图像如下 使用模型FSRCNN放大三倍后的效果如下 使用模型ESDR放大三倍后的效果如下 正如大家所看到的这些模型产生了令人非常满意的结果特别是EDSR给出了惊人的结果尽管它有点慢几秒钟的推理时间但是绝对值得等待。大家可以自己试试
7. 注意事项
事实上在上述具体实现中有以下几点注意事项 如果在使用.jpg图像时出现错误请尝试切换到.png格式。 确保大家的setModel()中的参数与大家在readModel()中使用的模型匹配。 尝试不同的模型在速度和性能方面获得不同的结果。 如果大家想使用GPU进行推理默认是CPU大家可以在读入模型后将后端设置为CUDA。这是一个新的特性因此大家需要4.4.0版本。请参阅相关的拉取请求。部门代码参考如下
path EDSR_x3.pb
sr.readModel(path)# Set CUDA backend and target to enable GPU inference
sr.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_CUDA)
sr.setPreferableTarget(cv2.dnn.DNN_TARGET_CUDA)8. 总结
本文重点介绍了在OpenCV中利用深度学习的方法来进行超分辨率的实现被给出了具体的代码实例和几种常用的模型。
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