超分辨率代码
时间: 2023-06-22 07:20:33 浏览: 39
以下是一个简单的超分辨率代码示例,使用 PyTorch 和 TorchVision 库:
```
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.models as models
class SRCNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(SRCNN, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=9, padding=2)
self.conv2 = nn.Conv2d(64, 32, kernel_size=1, padding=2)
self.conv3 = nn.Conv2d(32, 3, kernel_size=5, padding=2)
def forward(self, x):
x = nn.functional.relu(self.conv1(x))
x = nn.functional.relu(self.conv2(x))
x = self.conv3(x)
return x
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize(256),
transforms.CenterCrop(256),
transforms.ToTensor()
])
model = SRCNN()
model.load_state_dict(torch.load('models/srcnn.pth'))
img = Image.open('input.png')
img = transform(img)
img = img.unsqueeze(0)
output = model(img)
output_img = transforms.ToPILImage()(output.squeeze(0))
output_img.save('output.png')
```
这个示例使用了一个简单的超分辨率模型 SRCNN。它包含三个卷积层,分别为 9x9、1x1 和 5x5,以增加图像的分辨率。在这个示例中,我们使用了 PyTorch 和 TorchVision 库来处理图像和模型。我们还使用了一个简单的转换管道来将输入图像大小调整为 256x256,并将其转换为张量。最后,我们将输出图像保存到文件中。