深度学习 图像降噪 c++

在 C++ 中进行图像降噪，可以使用深度学习中的卷积神经网络模型来实现。以下是一个简单的基于 TensorFlow 的图像降噪示例代码：

#include <iostream>
#include <tensorflow/core/public/session.h>
#include <tensorflow/core/framework/tensor.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace tensorflow;

int main() {
    // 读取图像
    cv::Mat image = cv::imread("input.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

    // 将图像转换为 Tensor
    Tensor input_tensor(DT_FLOAT, TensorShape({1, image.rows, image.cols, 1}));
    auto input_tensor_mapped = input_tensor.tensor<float, 4>();
    for (int i = 0; i < image.rows; ++i) {
        for (int j = 0; j < image.cols; ++j) {
            input_tensor_mapped(0, i, j, 0) = static_cast<float>(image.at<uchar>(i, j)) / 255.0f;
        }
    }

    // 创建 Session 和 Graph
    Session* session;
    Status status = NewSession(SessionOptions(), &session);
    if (!status.ok()) {
        std::cerr << "Failed to create session: " << status << std::endl;
        return -1;
    }
    GraphDef graph_def;
    status = ReadBinaryProto(Env::Default(), "model.pb", &graph_def);
    if (!status.ok()) {
        std::cerr << "Failed to load graph: " << status << std::endl;
        return -1;
    }
    status = session->Create(graph_def);
    if (!status.ok()) {
        std::cerr << "Failed to create graph in session: " << status << std::endl;
        return -1;
    }

    // 运行模型
    std::vector<Tensor> outputs;
    status = session->Run({{"input", input_tensor}}, {"output"}, {}, &outputs);
    if (!status.ok()) {
        std::cerr << "Failed to run model: " << status << std::endl;
        return -1;
    }

    // 将输出 Tensor 转换为图像
    auto output_tensor_mapped = outputs[0].tensor<float, 4>();
    cv::Mat output_image(image.rows, image.cols, CV_8UC1);
    for (int i = 0; i < image.rows; ++i) {
        for (int j = 0; j < image.cols; ++j) {
            output_image.at<uchar>(i, j) = static_cast<uchar>(output_tensor_mapped(0, i, j, 0) * 255.0f);
        }
    }

    // 保存图像
    cv::imwrite("output.jpg", output_image);

    // 释放资源
    session->Close();
    return 0;
}

其中，`model.pb` 是已经训练好的模型文件，可以使用 TensorFlow 的 API 在 Python 中训练得到。在 C++ 中使用 TensorFlow 需要安装 TensorFlow 的 C++ 接口库，并且需要将 TensorFlow 的动态链接库添加到项目中。