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  • 图片、视频修复并超分 - Real-ESRGAN项目使用(一) | 机器学习


    目录

    前言

    下载执行文件

    测试使用

    图片测试修复超分

    视频测试修复超分

    总结


    前言

    前段时间一直在弄golang,很少关注一些开源项目。正巧碰到一个,可以将模糊的照片或者视频修复清晰,且可以超分处理的项目。

    项目github地址:GitHub - xinntao/Real-ESRGAN: Real-ESRGAN aims at developing Practical Algorithms for General Image/Video Restoration.

    看一下项目给出的效果图。

    可以看出模型对于动漫插画也有不错的效果。

    项目也列举了一些类似的项目,可以看到GFPGAN也在列。 

    如果大家对GFPGAN也感兴趣的话,可以参考我的另一篇文章去了解一下。

    如何将模糊照片人脸恢复清晰,GFPGAN机器学习开源项目使用 | 机器学习_剑客阿良_ALiang的博客-CSDN博客

    本篇文章主要对该项目进行一些简单的使用。

    下载执行文件

    可以直接下载项目的执行程序来跑跑看。

    如果下载不了的,可以使用我下面的链接。

    链接:https://pan.baidu.com/s/1Vqzp4ylIf-YB-Bw0PVrYog 
    提取码:tuan

    测试使用

    解压后的目录结构如下图。

    我们可以通过README文件,了解如何使用。

    图片测试修复超分

    我们看一下提供的图片及其分辨率。

    打开CMD进入到文件夹位置。

    执行命令如下:

    realesrgan-ncnn-vulkan.exe -i input.jpg -o output.png -n realesr-animevideov3

    执行结果如下,可以看到具体的进度。

    最终生成了处理好的图片output.png,我们看一下生成的图片及其分辨率。

     

    可以看到不管是清晰度还是分辨率都有提升。

    视频测试修复超分

    视频需要使用到ffmpeg进行视频拆分处理,如果没装过ffmpeg的,可以参考我的这篇文章。

    windows ffmpeg安装部署_剑客阿良_ALiang的博客-CSDN博客_ffmpeg windows安装

    先创建两个目录用来存放拆分和处理的图片帧。

    先看一下提供的视频画面及其分辨率。

    按照README里面的说明,分为三步来处理。

    step1

    ffmpeg -i onepiece_demo.mp4 -qscale:v 1 -qmin 1 -qmax 1 -vsync 0 tmp_frames/frame%08d.jpg

    执行后tmp_frames目录产生了拆分后的图片帧。

    step2

    realesrgan-ncnn-vulkan.exe -i tmp_frames -o out_frames -n realesr-animevideov3 -s 2 -f jpg

    这一步执行的时间会比较长。

    step3

    ffmpeg -i out_frames/frame%08d.jpg -i onepiece_demo.mp4 -map 0:v:0 -map 1:a:0 -c:a copy -c:v libx264 -r 23.98 -pix_fmt yuv420p output_w_audio.mp4

    将out_frames内的图片压缩为视频,看一下最后的视频质量。

    可以看出清晰度和分辨率也有了不小的提高。

    总结

    这个项目比较吸引我的还是其对动漫插图的支持,有专门的模型。

    最近在学习第一性原理,我好好思考了一下。其实我们在归纳法和演绎法两种方法层面,只是下意识的会选择第一种。还是要多站在事情之外,调整自己的思考方式,才能有更多的视野。

       

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/zhiweihongyan1/article/details/125891969
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