from guided_filter_pytorch.guided_filter import FastGuidedFilter, GuidedFilter ModuleNotFoundError: No module named 'guided_filter_pytorch'

看起来你是在尝试导入PyTorch库中的FastGuidedFilter和GuidedFilter模块，但是遇到了`ModuleNotFoundError`，这意味着你当前的工作环境中可能还没有安装名为`guided_filter_pytorch`的包，这个包可能是用于图像处理的，特别是基于Guided Filter算法的一种优化版本。

Guided Filter是一种用于图像平滑和去噪的技术，它结合了指导信息和均值滤波器的优点。`FastGuidedFilter`和`GuidedFilter`可能是这个库中的两个类，FastGuidedFilter可能是为了提高计算效率而设计的一个加速版本。

如果你需要使用这些功能，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，确保你已经安装了`torch`（PyTorch的基本库）以及`guided_filter_pytorch`。如果没有安装，可以使用pip来安装：

   pip install guided-filter-pytorch

2. 安装完成后，使用`import`语句导入相应的模块：

   from guided_filter_pytorch.guided_filter import GuidedFilter, FastGuidedFilter

如果在安装或导入过程中遇到其他问题，检查一下Python环境变量是否配置正确，网络连接是否正常。

相关问题

ModuleNotFoundError: No module named 'guided_diffusion'

ModuleNotFoundError: No module named 'guided_diffusion' 表示Python无法找到名为guided_diffusion的模块。这通常是因为该模块未被正确安装或未被添加到Python路径中所致。

要解决此问题，您可以尝试以下几种方法：
1. 确保您已经正确安装了guided_diffusion模块。您可以使用pip install guided_diffusion命令来安装该模块。
2. 如果您已经安装了guided_diffusion模块，但仍然遇到此错误，请确保您的Python路径包含该模块的位置。您可以使用sys.path.append('/path/to/guided_diffusion')将该模块的路径添加到Python路径中。
3. 如果您使用的是虚拟环境，请确保您已经在正确的虚拟环境中安装了guided_diffusion模块。

def cartoonize(load_folder, save_folder, model_path): input_photo = tf.placeholder(tf.float32, [1, None, None, 3]) network_out = network.unet_generator(input_photo) final_out = guided_filter.guided_filter(input_photo, network_out, r=1, eps=5e-3) all_vars = tf.trainable_variables() gene_vars = [var for var in all_vars if 'generator' in var.name] saver = tf.train.Saver(var_list=gene_vars) config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True sess = tf.Session(config=config) sess.run(tf.global_variables_initializer()) saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint(model_path)) name_list = os.listdir(load_folder) for name in tqdm(name_list): try: load_path = os.path.join(load_folder, name) save_path = os.path.join(save_folder, name) image = cv2.imread(load_path) image = resize_crop(image) batch_image = image.astype(np.float32)/127.5 - 1 batch_image = np.expand_dims(batch_image, axis=0) output = sess.run(final_out, feed_dict={input_photo: batch_image}) output = (np.squeeze(output)+1)*127.5 output = np.clip(output, 0, 255).astype(np.uint8) cv2.imwrite(save_path, output) except: print('cartoonize {} failed'.format(load_path))

这是一个用于将图像转换为卡通风格的函数。它使用了一个基于UNet的生成器网络来实现转换。函数的输入参数包括加载图像的文件夹路径load_folder，保存结果的文件夹路径save_folder，以及模型的路径model_path。

函数首先创建了一个占位符input_photo，用于接收输入图像。然后使用UNet生成器网络对输入图像进行转换，得到网络的输出network_out。接下来，使用guided_filter对输入图像和网络输出进行引导滤波，得到最终的输出final_out。

函数使用tf.trainable_variables()获取所有可训练的变量，并通过筛选将属于生成器网络的变量gene_vars提取出来。然后创建一个Saver对象，用于保存和恢复模型时只操作生成器网络的变量。

接下来，创建一个tf.Session，并进行全局变量的初始化。然后通过saver.restore()方法恢复生成器网络的权重，这里使用了最新的checkpoint。

接下来，函数列举了加载文件夹中的所有图像文件，并使用循环对每个图像进行卡通化处理。首先读取图像，并使用之前定义的resize_crop函数对图像进行尺寸调整和裁剪。然后将图像归一化为[-1, 1]的范围，并在第0维上扩展一个维度，以适应网络输入的要求。接下来，通过sess.run()方法运行最终输出final_out，将输入图像传入input_photo的占位符中。得到的输出经过反归一化处理，再进行像素值的裁剪和类型转换，并使用cv2.imwrite()保存结果图像。

最后，函数通过try-except语句来处理异常情况，如果处理某个图像失败，则打印出错误信息。

总之，这个函数可以将指定文件夹中的图像转换为卡通风格，并保存到指定文件夹中。