• 当前位置
  • 首页
  • IT技术
  • 文章正文

python_Python图片视频超分模型RealBasicVSR的使用教程

  • 作者:自动秒收录
  • IT技术
  • 发布时间:2022-05-09T10:53:55
  • 热度:

目录
  • 使用
  • 总结
  • 前言

    很久没更新这个专栏了,最近比较忙。前段时间看到了这个模型觉着很有意思,弄下来自己玩了玩,但是没时间写文章,一直搁置到现在。

    废话不多说,先上Github地址: RealBasicVSR地址

    从给出的效果来看,还是很不错的,左侧是超分后的画面,右边是原画质,得到明显提升。下面我说一下我的安装过程,还有一些使用中的踩坑,让大家去测试项目的时候可以提前规避。

    安装

    项目拉下来之后,我们先打开README,看看说明。

    安装的步骤不多,但是还是有一些坑的,下面是我的安装步骤,如果你们自己安装的有问题的话,可以参考一下我的步骤。

    1、虚拟环境创建

    作者没有给出需要的python版本,这里我用的python3.8

    ?

    2、安装pytorch

    这里本来我以为我现在的最新版本可以跑的,后面发现不行,所以老老实实的按照作者的版本安装。

    ?

    3、安装openmim

    这里没什么好说的,装就完了。

    ?

    4、安装mmcv-full

    同上

    ?

    5、安装mmedit

    同上

    ?

    6、安装scipy

    这个作者没写,但是要装。

    ?

    7、模型下载

    嗯,在外网比较难下,我下好了,放到我的百度云盘。

    链接 提取码:1234

    在项目中创建文件夹checkpoints,把下载的文件放进去。如下图

    使用

    ok,环境装好了,我们看看怎么使用。

    作者提供了图片文件夹处理方式和视频处理方式,我们挨个测一下。

    图片超分

    我就不准备用作者提供的demo图了,我自己找了一张,如下图。

    图片尺寸

    放置目录如下

    执行命令如下

    python inference_realbasicvsr.py configs/realbasicvsr_x4.py checkpoints/RealBasicVSR_x4.pth data/demo_001 results/demo_001

    执行结果

    2022-05-08 10:57:06,303 - mmedit - INFO - load checkpoint from torchvision path: torchvision://vgg19
    load checkpoint from local path: checkpoints/RealBasicVSR_x4.pth
    /home/zhangmaolin/.local/lib/python3.7/site-packages/torch/functional.py:445: UserWarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argument. (Triggered internally at ../aten/src/ATen/native/TensorShape.cpp:2157.)
    return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs) # type: ignore[attr-defined]

    结果图如下

    可以看出明显的清楚了很多。

    结果图尺寸

    视频超分

    然后我们看看视频超分的情况,这部分是有一些坑的,后面会说到。

    首先我准备了一个视频,视频分别率如下。

    可以看到视频分辨率540p。

    执行命令如下,里面有作者给出样例没有的参数,我后面注意里面会解释。

    python inference_realbasicvsr.py configs/realbasicvsr_x4.py checkpoints/RealBasicVSR_x4.pth data/12345.mp4 results/demo_123.mp4 --fps=25 --max_seq_len=2

    执行结果

    2022-05-08 11:02:01,023 - mmedit - INFO - load checkpoint from torchvision path: torchvision://vgg19
    load checkpoint from local path: checkpoints/RealBasicVSR_x4.pth
    /home/zhangmaolin/.local/lib/python3.7/site-packages/torch/functional.py:445: UserWarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argument. (Triggered internally at ../aten/src/ATen/native/TensorShape.cpp:2157.)
    return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs) # type: ignore[attr-defined]

    最终视频分辨率情况

    注意

    1、首先,视频原长度是2分钟的,我截取到5s的视频进行超分处理的。不然会显存溢出。

    2、--max_seq_len=2参数也是为了避免显存溢出,总的来看,这个模型不太适合直接跑视频,最好的方式还是跑图片序列,然后最后压缩图片为视频比较好。

    压缩图片为对比视频样例

    作者给了一个demo程序可以将输出的图片压缩为前后对比视频,如下图说明。

    我测试了一下,代码这里需要改动一下,代码框出的部分需要把注释取消。

    对比视频如下图,左边为超分后效果,右边为原图效果。

    总结

    总的来说,该模型处理图片还是效果很好的,可以稍微改造一下

    以上就是Python图片视频超分模型RealBasicVSR的使用教程的详细内容,更多关于Python RealBasicVSR的资料请关注其它相关文章!

    您可能感兴趣的文章:

    标签: 图片视频超分模型RealBasicVSRPython

    上一篇:基于Python制作图像完美超分处理工具python...
    下一篇:pythonPython判断Nan值的五种方式小结...


    发布评论