Python图像识别实战（三）：基于OpenCV实现批量单图像超分辨重建（附源码和实现效果）

前面我介绍了可视化的一些方法以及机器学习在预测方面的应用，分为分类问题（预测值是离散型）和回归问题（预测值是连续型）（具体见之前的文章）。

从本期开始，我将做一个关于图像识别的系列文章，让读者慢慢理解python进行图像识别的过程、原理和方法，每一篇文章从实现功能、实现代码、实现效果三个方面进行展示。

实现功能：

基于OpenCV实现单图像超分辨重建。

实现代码：

import cv2
import numpy as np
from cv2 import dnn_superres
import time
import os, random, shutil
from PIL import Image
#=============从文件夹中按数量随机选取一定数量图片移动到另一个文件夹==================
def Superresolution(fileDir,tarDir):pathDir = os.listdir(fileDir)print(pathDir)del pathDir[0:4]print(pathDir)for i in pathDir:filepath=fileDir+'\\'+iprint(filepath)filepathDir=os.listdir(filepath)print(filepathDir)for a in filepathDir:print(a)print(filepath+'\\'+a)# 创建SR对象...sr = dnn_superres.DnnSuperResImpl_create()# 读图input = cv2.imread(filepath+'\\'+a)# 读取模型sr.readModel("D:\DCTDV2\model\EDSR_x4.pb")# 设定算法和放大比例sr.setModel("edsr", 4)# 将图片加载入模型处理，获得超清晰度图片print("处理图片中...\n")t0 = time.perf_counter()upScalePic = sr.upsample(input)print("处理图片完成\n")print(time.perf_counter() - t0)# 输出tarpath = tarDir+'\\'+iprint(tarpath)if not os.path.exists(tarpath):  # 判断文件夹是否已经存在os.makedirs(tarpath)print(tarpath)cv2.imwrite(tarpath+'\\'+a, upScalePic)print("输出图片完成\n")returnif __name__ == '__main__':fileDir ="D:\DCTDV2\dataset\\train"  #源图片文件夹路径tarDir="D:\DCTDV2\dataset\\trainSR"Superresolution(fileDir,tarDir)

实现效果：

由于数据为非公开数据，仅展示几个图像的效果，有问题可以后台联系我。

本人读研期间发表5篇SCI数据挖掘相关论文，现在在某研究院从事数据挖掘相关工作，对数据挖掘有一定的认知和理解，会不定期分享一些关于python机器学习、深度学习、数据挖掘基础知识与案例。

致力于只做原创，以最简单的方式理解和学习，关注我一起交流成长。

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