Python 人工智能老照片修復算法學習
前言
老舊或者破損的照片如何修復呢？本文主要分享一個博主使用后非常不錯的照片恢復開源項目：Bringing-Old-Photos-Back-to-Life。
項目的Github地址：項目地址
我們先看看官方給出的效果圖：
就算現(xiàn)在看到這張圖，我仍然覺著非常驚艷。下面我會把項目環(huán)境安裝部署，到最后使用的效果做一個展示。
項目環(huán)境搭建
該項目的環(huán)境搭建有點復雜，我一點點說。
conda虛擬環(huán)境創(chuàng)建
在項目README.md文件中要求python版本在3.6以上。
我們用anaconda創(chuàng)建一個虛擬環(huán)境bobl
conda create -n bobl python=3.6
激活環(huán)境
conda activate bobl
在Pycharm項目中配置interpreter，設置到conda目錄envs下bobl環(huán)境的python。
Pytorch安裝
雖然項目官方給出的requirements.txt包含pytorch，為了保險起見，還是去Pytorch官方網(wǎng)站上安裝一下。Pytorch官方地址:PyTorch
因為我本機沒插顯卡，安裝的cpu版本。
選擇對應的命令安裝Pytorch庫。
Synchronized-BatchNorm-PyTorch repository安裝
官方給出的安裝說明里面需要部署Synchronized-BatchNorm-PyTorch項目進來。
這里注意一點，需要把Synchronized-BatchNorm-PyTorch項目中的sync_batchnorm拷貝到上級目錄。完整的目錄接口參考下圖：
Global目錄Synchronized-BatchNorm-PyTorch項目部署
官方說明里面也需要把Synchronized-BatchNorm-PyTorch項目部署到Global里面。
也是一樣要把sync_batchnorm拷貝到上級目錄。結構如下：
檢測預處理模型下載
需要用到一個檢測預處理模型，主要是用來識別照片中的人臉部分的。
注意解壓后的位置，結構如下：
下載臉部增強模型文件
官方說明：
下載兩個模型zip解壓到對應目錄下，結構如下：
下載依賴
注意，我這里去掉了pytorch的依賴安裝，已經(jīng)已經(jīng)裝過了。
dlib scikit-image easydict PyYAML dominate>=2.3.1 dill tensorboardX scipy opencv-python einops PySimpleGUI
安裝命令：
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.douban.com/simple
完整部署后項目結構
完整的結構如下圖：
項目使用
官方給到的圖，我就不用了，不能說明問題。我自己準備了兩種圖，一張是一張人臉的，一張是多張人臉的。
先按照官方給出的命令跑跑看
我們直接使用最下面這個命令，包含劃痕去除與高度還原。看一下執(zhí)行情況。
(bobl) D:\spyder\Bringing-Old-Photos-Back-to-Life>python run.py --input_folder E:\csdn\老照片 --output_folder result1/ --GPU -1 --with_scratch --HR Running Stage 1: Overall restoration initializing the dataloader model weights loaded directory of testing image: E:\csdn\老照片 processing 1.jpg processing 2.jpg Mapping: You are using multi-scale patch attention, conv combine + mask input Now you are processing 1.png C:\ProgramData\Anaconda3\envs\bobl\lib\site-packages\torch\nn\functional.py:3635: UserWarning: Default upsampling behavior when mode=bilinear is changed to align_corners=False since 0.4 .0. Please specify align_corners=True if the old behavior is desired. See the documentation of nn.Upsample for details. "See the documentation of nn.Upsample for details.".format(mode) Now you are processing 2.png Finish Stage 1 ... Running Stage 2: Face Detection 12 1 Finish Stage 2 ... Running Stage 3: Face Enhancement dataset [FaceTestDataset] of size 13 was created The size of the latent vector size is [16,16] Network [SPADEGenerator] was created. Total number of parameters: 92.1 million. To see the architecture, do print(network). hi :) Finish Stage 3 ... Running Stage 4: Blending Finish Stage 4 ... All the processing is done. Please check the results. (bobl) D:\spyder\Bringing-Old-Photos-Back-to-Life>
輸出的文件不但有最終的結果，也有檢測出來的每個臉的處理前后效果。結果結構如下：
驗證一下
1、多人照片最終的效果驗證，下面上圖是輸出結果圖，下圖是原始圖?？梢钥闯鲇行﹦澓垡呀?jīng)消失，但是還是有一些，不過整體的任務更立體鮮明了。
2、單人照片最終效果驗證，下面上圖為結果圖，下圖為原始圖。單人就很明顯了，不但劃痕都消除了，人也更清晰立體，效果是真不錯。
3、模型也會把多人圖中的每張臉都識別出來，并且跑出結果，可以對比一下看看，細節(jié)還是修復的很好的。
總結
官方還給出了其他的命令，就不一一驗證了。整體的效果是非常好的，只是在多人圖的時候還有些瑕疵，瑕不掩瑜。
到此這篇關于Python 人工智能老照片修復算法學習的文章就介紹到這了,更多相關Python人工智能內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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