python程序16:写一个提高图片清晰度的程序

提高图片清晰度可以使用超分辨率(Super-Resolution,SR)技术,PyTorch是一个很好的实现工具。

超分辨率的原理是通过对低分辨率图像进行插值或者重建,得到高分辨率图像。这一过程可以通过卷积神经网络进行学习和实现。训练时,使用低分辨率图像和相应的高分辨率图像对模型进行训练,以便模型能够学习到低分辨率图像和高分辨率图像之间的映射关系。在测试时,将低分辨率图像输入到模型中,即可得到高分辨率图像。

和以前一样,需要在终端里下载模型:pip install torch torchvision numpy matplotlib

其中,torch是PyTorch框架,torchvision是PyTorch的视觉库,numpy是Python的数值计算库,matplotlib是Python的绘图库。

下面是源代码:

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import transforms
from torchvision.datasets import ImageFolder

class SRModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(SRModel, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1)
self.conv3 = nn.Conv2d(64, 32, kernel_size=3, padding=1)
self.conv4 = nn.Conv2d(32, 3, kernel_size=3, padding=1)
self.relu = nn.ReLU(inplace=True)

def forward(self, x):
out = self.relu(self.conv1(x))
out = self.relu(self.conv2(out))
out = self.relu(self.conv3(out))
out = self.conv4(out)
return out

def train_sr_model(model, train_loader, val_loader, num_epochs=10, lr=0.001):
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr)
for epoch in range(num_epochs):
# 训练模型
model.train()
train_loss = 0.0
for i, (inputs, targets) in enumerate(train_loader):
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, targets)
loss.backward()
optimizer.step()
train_loss += loss.item() * inputs.size(0)
train_loss /= len(train_loader.dataset)

# 验证模型
model.eval()
val_loss = 0.0
with torch.no_grad():
for inputs, targets in val_loader:
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, targets)
val_loss += loss.item() * inputs.size(0)
val_loss /= len(val_loader.dataset)

# 打印训练信息
print(f"Epoch {epoch+1}/{num_epochs}: Train Loss={train_loss:.4f}, Val Loss={val_loss:.4f}")

train_transforms = transforms.Compose([
transforms.Resize((256, 256)),
transforms.RandomCrop(224),
transforms.ToTensor(),
])
val_transforms = transforms.Compose([
transforms.Resize((224, 224)),
transforms.ToTensor(),
])
train_dataset = ImageFolder("path/to/train/dataset", transform=train_transforms)
val_dataset = ImageFolder("path/to/val/dataset", transform=val_transforms)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=8, shuffle=True)
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=8)

model = SRModel()
train_sr_model(model, train_loader, val_loader)

上面实现了一个超分辨率模型的训练,使用了PyTorch深度学习框架。模型使用了四个卷积层和一个ReLU激活函数,训练过程中使用了MSE损失函数和Adam优化器。对训练集和验证集进行了预处理,并使用DataLoader进行批量加载。最终输出了训练集和验证集的损失信息。

同学可以在pycharm里测试运行一下,有问题可以私信我。

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