DeblurGAN中提到的利用清晰图像生成模糊图像的算法用python如何实现

DeblurGAN是一种利用对抗生成网络（GAN）来进行图像去模糊的方法。下面是一个简单的Python代码示例，演示了如何使用DeblurGAN来生成模糊图像：

import cv2
import numpy as np
from tensorflow.keras.models import load_model

# 加载DeblurGAN模型
model = load_model('path_to_deblurgan_model.h5')

# 加载清晰图像
clear_image = cv2.imread('path_to_clear_image.jpg')

# 将清晰图像进行预处理，使其符合模型的输入要求
preprocessed_image = cv2.resize(clear_image, (256, 256))
preprocessed_image = np.expand_dims(preprocessed_image, axis=0)
preprocessed_image = preprocessed_image / 255.0

# 使用DeblurGAN生成模糊图像
generated_image = model.predict(preprocessed_image)

# 将生成的模糊图像后处理，使其符合常规图像格式
generated_image = np.squeeze(generated_image) * 255.0
generated_image = generated_image.astype(np.uint8)

# 显示生成的模糊图像和原始清晰图像
cv2.imshow('Generated Blurry Image', generated_image)
cv2.imshow('Clear Image', clear_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请将`path_to_deblurgan_model.h5`替换为您已经训练好的DeblurGAN模型的路径，将`path_to_clear_image.jpg`替换为您想要生成模糊图像的清晰图像的路径。这段代码将使用DeblurGAN模型生成模糊图像，并将生成的图像和原始清晰图像显示出来。