OpenCV深度学习超分辨率模型实战探究

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引言

OpenCV作为一个开源的计算机视觉库，拥有丰富的算法资源。最近的更新中，OpenCV引入了一个易于使用的接口，用于实现基于深度学习的超分辨率（SR）方法。该接口提供了预训练的模型，可以轻松高效地进行推理。本文将解释这一接口的用途，并逐步展示如何使用它。

版本说明

首先，我们需要安装OpenCV库。值得注意的是，一些功能是逐步发布的，因此版本选择很重要：4.2.0版本用于C++，4.3.0版本增加了Python接口，4.4.0版本增加了GPU推理功能。安装时需要留意文档中的指引，并注意安装contrib模块，因为SR接口的代码位于其中。本文将使用的接口或模块称为dnn_superres。

模型下载

接下来，我们需要单独下载预训练的模型，因为OpenCV代码库不包含它们。这是因为一些模型相当庞大。这里提供了几种选择，所有这些模型都是流行SR论文中的实现。我们将选择一个小型模型进行演示。

实践

在Python中，我们可以通过以下代码实现：

<code>import cv2 from cv2 import dnn_superres # 创建一个SR对象 sr = dnn_superres.DnnSuperResImpl_create() # 读取图像 image = cv2.imread('./input.png') # 读取所需模型 path = "EDSR_x3.pb" sr.readModel(path) # 设置所需模型和比例以进行正确的预处理和后处理 sr.setModel("edsr", 3) # 对图像进行超分辨率处理 result = sr.upsample(image) # 保存图像 cv2.imwrite("./upscaled.png", result)</code>

推荐模型

目前，OpenCV主要支持四种不同的SR模型。它们都可以按2、3和4的比例放大图像。LapSRN甚至可以将分辨率提高8倍。它们在准确性、大小和速度上各不相同。

具体实例

下面是一个具体的实例：

<code># 输入图像 input_image = cv2.imread('input_image.jpg') # 双线性插值放大 bilinear_upscaled = cv2.resize(input_image, None, fx=3, fy=3, interpolation=cv2.INTER_LINEAR) # 使用模型FSRCNN进行超分辨率处理 fsrcnn_upscaled = sr.upsample(input_image) # 使用模型EDSR进行超分辨率处理 edsr_upscaled = sr.upsample(input_image)</code>

注意事项

在实现过程中，需要注意以下几点：

• 如果使用.jpg图像时出现错误，可以尝试切换到.png格式。
• 确保setModel()中的参数与readModel()中使用的模型匹配。
• 尝试不同的模型，以获得不同的速度和性能结果。
• 如果要使用GPU进行推理，默认是CPU，可以在读入模型后将后端设置为CUDA。

总结

本文介绍了在OpenCV中基于深度学习的超分辨率模型实践，提供了具体的代码示例和常用模型的推荐。