数字图像超分辨率python实现代码

╰+哭是因爲堅強的太久メ 2023-09-25 15:12 23阅读 0赞

数字图像超分辨率是一种技术，可以通过对图像进行处理来提高其分辨率。您可以使用 Python 实现数字图像超分辨率。

这是一个使用 Python 和 TensorFlow 实现数字图像超分辨率的示例代码：

import tensorflow as tf
    import numpy as np# 加载图像并将其转换为张量
    def preprocess_image(image):
      image = tf.image.decode_jpeg(image, channels=3)
      image = tf.image.resize(image, [192, 192])
      image /= 255.0  # 归一化
      return image
    
    # 创建输入数据集
    def create_dataset(images):
      dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(images)
      dataset = dataset.map(preprocess_image)
      return dataset
    
    # 加载低分辨率图像
    low_res_images = ...
    # 加载高分辨率图像
    high_res_images = ...
    
    # 创建输入数据集
    low_res_dataset = create_dataset(low_res_images)
    high_res_dataset = create_dataset(high_res_images)
    
    # 创建超分辨率模型
    model = tf.keras.Sequential([
        tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, activation='relu', padding='same', input_shape=(192, 192, 3)),
        tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, activation='relu', padding='same'),
        tf.keras.layers.UpSampling2D()
    ])
    
    # 编译模型
    model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
    
    # 训练模型
    model.fit(low_res_dataset, high_res_dataset, epochs=10)

希望这些信息能够帮助您。

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