使用cv2和pytorch对图像进行bicubic上采样

首先，我们需要导入必要的库：

import cv2
import torch
import numpy as np

然后，我们将使用cv2加载图像文件：

img = cv2.imread('image.jpg')

接下来，我们将定义一个bicubic上采样函数：

def bicubic_upscale(img, scale_factor):
    h, w, c = img.shape
    new_h = int(h * scale_factor)
    new_w = int(w * scale_factor)
    img = torch.from_numpy(img).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).float()
    upscale_layer = torch.nn.Upsample(scale_factor=scale_factor, mode='bicubic')
    img = upscale_layer(img).squeeze().permute(1, 2, 0).numpy()
    img = cv2.resize(img, (new_w, new_h), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
    return img

这个函数将图像转换为PyTorch张量，并使用PyTorch的bicubic上采样层进行上采样。然后，我们将重新调整图像大小以匹配原始图像的比例。

最后，我们可以调用函数来对图像进行上采样：

upscaled_img = bicubic_upscale(img, scale_factor=2)

这将对图像进行2倍的bicubic上采样，并返回upscaled_img。

完整代码：

import cv2
import torch
import numpy as np

def bicubic_upscale(img, scale_factor):
    h, w, c = img.shape
    new_h = int(h * scale_factor)
    new_w = int(w * scale_factor)
    img = torch.from_numpy(img).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).float()
    upscale_layer = torch.nn.Upsample(scale_factor=scale_factor, mode='bicubic')
    img = upscale_layer(img).squeeze().permute(1, 2, 0).numpy()
    img = cv2.resize(img, (new_w, new_h), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
    return img

img = cv2.imread('image.jpg')
upscaled_img = bicubic_upscale(img, scale_factor=2)
cv2.imwrite('upscaled_image.jpg', upscaled_img)