python图像复原老照片

### 使用PyTorch框架实现老照片修复

为了利用Python进行老照片的图像复原，可以采用基于深度学习的方法。具体来说，通过使用预训练模型来处理老旧图片中的常见问题如褪色、划痕以及噪声等。

#### 安装必要的依赖库
在开始之前，确保已经安装了所需的软件包。可以通过运行以下命令完成环境配置：

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

这一步骤会下载并安装项目所需的所有第三方模块[^1]。

#### 准备输入数据
将待处理的老照片放置于指定目录下，在本案例中为`./Bringing-Old-Photos-Back-to-Life/input`文件夹内。对于每一张想要恢复的照片都需要遵循此操作流程。

#### 运行脚本执行修复过程
接下来，调用提供的Python脚本来启动实际的修复工作。这里给出了一条完整的指令用于说明如何设置参数选项：

python run.py \
    --input_folder "C:\Users\Administrator\Desktop\Bringing-Old-Photos-Back-to-Life\input" \
    --output_folder "C:\Users\Administrator\Desktop\Bringing-Old-Photos-Back-to-Life\output" \
    --GPU 0

上述代码片段展示了怎样指明源图所在的文件夹位置(`--input_folder`)、保存结果的目标地址(`--output_folder`)以及所使用的图形处理器编号(`--GPU`). 当一切准备就绪之后按下回车键即可让程序自动读取选定区域内的所有JPEG/PNG格式文档，并依次对其进行增强处理.

#### 查看最终成果
一旦整个批处理结束，可以在预先设定好的输出路径找到经过优化的新版本影像资料。这些新创建出来的高质量视觉素材将会被妥善存放在给定的位置以便后续查看或分享。

#### 数据集的选择
如果希望进一步测试算法的效果或者调整模型性能，则可以选择合适的数据集来进行实验验证。例如，“old photo”是一个专门针对历史遗留下来的黑白相片而设计制作而成的大规模公开资源集合[^2]. 用户可以根据自己的需求选取相应的样本作为训练基础或是评估标准。