如何利用OpenCV实现基于深度学习的超分辨率处理
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OpenCV是一个非常强大的计算机视觉处理的工具库。很多小伙伴在入门图像处理时都需要学习OpenCV的使用。但是随着计算机视觉技术的发展,越来越多的算法涌现出来,人们逐渐觉得OpenCV比较落后而放弃了使用OpenCV。
但是,实际上OpenCV时一个与时俱进的开源代码库。正在逐渐的吸收和接纳最新的算法。本文我们来介绍如何使用OpenCV实现基于深度学习的图像超分辨率(SR)。使用OpenCV的好处就是,我们不需要知道任何图像超分辨率的相关知识,就可以使用这个代码,并实现图像超分辨率。
具体操作步骤:
1. 安装OpenCV contrib模块
OpenCV中的超分辨率功能被集成在了contrib模块中,因此我们首先需要安装OpenCV的扩展模块。安装过程可以参考【从零学习OpenCV 4】opencv_contrib扩展模块的安装。超分辨率被集成在dnn_superres模块中,如果小伙伴们电脑空间有限,可以只编译这一个模块。
近期有小伙伴反馈自己安装扩展模块失败,为了解决这个问题,小白近期在筹划搭建一个各个版本opencv-contrib编译完成的数据库。各位小伙伴随时关注我们公众号的动态。
2. 下载训练的模型
由于某些模型比较大,因此OpenCV代码库中没有包含他们,因此我们在使用的时候需要单独的下载经过训练的模型。目前,仅支持4种不同的超分辨率模型,他们可以实现2倍、3倍、4倍甚至8倍的图像方法。这些模型具体如下:
#include
#include
#include
using namespace std;
using namespace cv;
using namespace dnn;
using namespace dnn_superres;
int main(int argc, char *argv[])
{
//Create the module's object
DnnSuperResImpl sr;
//Set the image you would like to upscale
string img_path = "image.png";
Mat img = cv::imread(img_path);
//Read the desired model
string path = "FSRCNN_x2.pb";
sr.readModel(path);
//Set the desired model and scale to get correct pre- and post-processing
sr.setModel("fsrcnn", 2);
//Upscale
Mat 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 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)
# Create an SR objectsr = dnn_superres.DnnSuperResImpl_create()
双线性插值放大3倍
FSRCNN放大3倍
ESDR放大3倍
感谢各位的阅读,以上就是“如何利用OpenCV实现基于深度学习的超分辨率处理”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对如何利用OpenCV实现基于深度学习的超分辨率处理这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!
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