基于卷积神经网络图像修复的代码

基于卷积神经网络的图像修复是一种常见的图像处理任务，它可以通过学习从损坏或缺失的图像中恢复出原始图像的细节和结构。以下是一个简单的基于卷积神经网络的图像修复代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, BatchNormalization, Activation

# 定义卷积神经网络模型
def build_model():
    model = tf.keras.Sequential()
    model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding='same', input_shape=(None, None, 3)))
    model.add(BatchNormalization())
    model.add(Activation('relu'))
    model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding='same'))
    model.add(BatchNormalization())
    model.add(Activation('relu'))
    model.add(Conv2D(3, (3, 3), padding='same'))
    return model

# 加载训练数据和标签
train_data = ...
train_labels = ...

# 构建模型
model = build_model()

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, batch_size=32)

# 使用模型进行图像修复
test_data = ...
restored_images = model.predict(test_data)

上述代码中，我们首先定义了一个简单的卷积神经网络模型，包含了几个卷积层和批归一化层。然后，我们使用训练数据和标签来训练模型，并使用Adam优化器和均方误差损失函数进行模型编译和训练。最后，我们可以使用训练好的模型对测试数据进行图像修复。