基于深度学习卷积神经网络的人脸图像去模糊python语言实现

以下是一个简单的基于深度学习卷积神经网络的人脸图像去模糊的Python实现：

1. 导入必要的库

import numpy as np
import tensorflow as tf
import cv2

2. 定义卷积神经网络模型

def deblur_model():
    model = tf.keras.models.Sequential([
        tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(256, 256, 3)),
        tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
        tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
        tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
        tf.keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),
        tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
        tf.keras.layers.Flatten(),
        tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu'),
        tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'),
        tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
        tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
        tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'),
        tf.keras.layers.Dense(3, activation='sigmoid')
    ])
    return model

3. 加载模型

model = deblur_model()
model.load_weights('model_weights.h5')

4. 加载待处理图像

img = cv2.imread('blurry_face.jpg')

5. 对图像进行预处理

img = cv2.resize(img, (256, 256))
img = np.array(img).astype('float32') / 255
img = np.expand_dims(img, axis=0)

6. 进行去模糊处理

deblurred_img = model.predict(img)
deblurred_img = deblurred_img.squeeze()
deblurred_img = cv2.resize(deblurred_img, (img.shape[1], img.shape[2]))
deblurred_img = deblurred_img * 255
deblurred_img = deblurred_img.astype('uint8')

7. 显示结果

cv2.imshow('Deblurred Image', deblurred_img)
cv2.waitKey(0)