DeblurGAN：图像去模糊复现

摘要：复现Keras implementation of "DeblurGAN: Blind Motion Deblurring Using Conditional Adversarial Networks"项目，配置window运行环境，修改相关代码，消除图片网格；代码最终可以运行，但发现这个项目的效果并不理想，只有在特定的模糊场景下才能表现良好。

1.项目源地址

Keras implementation of "DeblurGAN: Blind Motion Deblurring Using Conditional Adversarial Networks"

注：代码不一定能运行，且适合LInux环境运行；且处理后的图片有网格；

2.Anaconda环境【会的可以跳过】

2.1 Windows下安装Anaconda环境

每一个项目所需要的包和包的版本都不相同，所以会有包与包不兼容的问题。

比如：在项目1中安装librosa时，会自动安装相应版本的numpy。而如果你把各个项目都放在一个环境下，且项目2需要的numpy并不是这个版本，可能就会被替换，从而出现不兼容的问题。

因此，建议在运行项目时，针对每一个项目单独创建环境，这样能够保证各个项目之间的环境互不影响。在运行指定项目时，只需要激活该项目所在的环境即可。

我们安装完anaconda后，会有一个base环境，不过我们一般不在base环境下跑项目。而是为每一个项目创建一个新的虚拟环境运行。这次我们复现也是需要先为该项目创建虚拟环境。

Anaconda环境可以很方便第创建虚拟环境，且anaconda命令可以很方便安装大量包并管理这些包；具体安装Anaconda的步骤这里不详细介绍，自己去Anaconda官网下载安装；

2.2 Anaconda管理虚拟环境命令

1.创建环境

conda create -n 环境名 python=版本号

例如新建一个名为myproject的虚拟环境，python版本为3.6： 

conda create -n myproject python=3.6

2.激活环境

conda activate 环境名

例如：conda activate myproject

3.安装包

手动一个一个安装命令：

pip install 包名==版本号

 也可不指定版本号；

批量安装包：

常见于复现代码时，一般都将环境所需要的包放在requirements.txt文档中，此时我们只需要：

1.将目录切换到requirements.txt所在的位置。

cd 目录

2.执行命令

pip install -r requirements.txt

此时，pip install命令会逐一读取requirements.txt中的内容。

 

 4.卸载包

手动一个一个卸载：

卸载已安装的包

pip uninstall 包名

卸载指定版本的包

pip uninstall 包名==版本号

批量卸载：

1.切换到requirements.txt文件所在目录

cd 目录

2.执行命令

conda uninstall -t requirements.txt

 5.查看当前环境所有包命令：

conda list

 6.退出当前环境

方法1：激活base环境即可

conda activate base

方法2：deactivate直接退出

conda deactivate 环境名

7.查看电脑上所有已创建的环境

conda info --env

8.删除环境

conda remove -n 环境名 --all

3. 创建项目复现的环境并且安装相关依赖

项目代码通过之前的链接已经获取了，所以需要搭建运行环境；

 1.创建运行环境

安装好Anaconda后，打开Prompt:

打开后转到项目所占路径：

创建环境： 

conda create -n myproject python=3.6

 

2.激活该环境并且批量安装依赖

conda activate myproject

 

查看已经安装的包： 

 3.在此环境下运行项目程序执行命令：

 python scripts/deblur_image.py --weight_path=scripts/generator.h5 --input_dir=scripts/BlurPicture --output_dir=scripts/ProcessingResults

三个输入参数：

weight_path是训练好的模型地址；

input_dir是图片输入地址；

output_dir是图片输出地址。 

 

 4. 程序执行完毕后，结果如下：

原图片：

结果图片：