写出封装好的EDSR函数

好的,我来为您介绍一个封装好的EDSR (Enhanced Deep Super-Resolution) 函数的实现。EDSR是一种用于图像超分辨率的深度学习模型。以下是一个Python函数示例,它封装了EDSR模型并进行图像超分辨率处理:

import torch
from torchvision import transforms
from PIL import Image
import numpy as np

class EDSR:
    def __init__(self, model_path='edsr_baseline_x2.pt'):
        from edsr import EDSR
        self.model = EDSR()
        self.model.load_state_dict(torch.load(model_path))
        self.model.eval()
        
    def preprocess(self, img):
        # 预处理: 调整大小, 归一化, 转换为tensor
        transform = transforms.Compose([
            transforms.Resize((img.size[1] // 2, img.size[0] // 2)),
            transforms.ToTensor(),
            transforms.Normalize(mean=[0.4488, 0.4371, 0.4040], std=[1, 1, 1])
        ])
        return transform(img).unsqueeze(0)
    
    def postprocess(self, img):
        # 后处理: 反归一化, 转换为PIL Image
        img = img.squeeze(0).cpu().clamp_(0, 1).numpy()
        img = np.transpose(img, (1, 2, 0)) * 255
        return Image.fromarray(img.astype(np.uint8))
    
    def upscale(self, img):
        # 进行超分辨率处理
        input_img = self.preprocess(img)
        with torch.no_grad():
            output_img = self.model(input_img)
        return self.postprocess(output_img)

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    edsr = EDSR()
    input_image = Image.open('input.jpg')
    output_image = edsr.upscale(input_image)
    output_image.save('output.jpg')

这个封装好的EDSR函数主要包含以下部分:

1. `__init__` 方法: 加载预训练的EDSR模型。
2. `preprocess` 方法: 对输入图像进行预处理,包括调整大小、归一化和转换为张量。
3. `postprocess` 方法: 对输出图像进行后处理,包括反归一化和转换为PIL Image。
4. `upscale` 方法: 执行超分辨率处理,包括预处理、模型推理和后处理。

使用这个封装好的EDSR函数,您可以轻松地对图像进行超分辨率处理。只需传入一个PIL Image对象,函数就会返回超分辨率处理后的图像。