你有没有遇到过你找到一张图很喜欢,但是这张图片太小了,你希望一张分辨率更高的图象。又或者你想收藏女神的头像,却发现女神头像不清晰?别担心,礼用深度算法能够解决这个问题;

IBM公司开源了一款图像放大神器,叫做MAX-Image-Resolution-Enhancer;简单粗暴的解释,就是一款能够礼用神经网络计算图片并把图片放大到4倍于原尺寸的大小,重要的是他不是简单拉伸,他会识别图片中的像素,然后补全丢失的像素生成更加清晰的图片,现在我们来用下吧;

环境安装

首先是安装环境啦,说明书里面提供了一种比较简单的方法,就是通过拉去Docker镜像;还有其他两种方式,一种用k8s,一种是下载源码编译安装,为了省事,我当然是直接用Docker啦,Docker操作多方便啊,速度又不慢;

说干就干,在安装好Docker之后,我使用docker命令直接下载运行了该容器;

PS C:\Users\zhong\Desktop> docker run -it -p 5000:5000 codait/max-image-resolution-enhancer

然后在控制台一串打印过后,出现了运行成功的字样,并提示我操作的浏览器网址:

Unable to find image 'codait/max-image-resolution-enhancer:latest' locally
latest: Pulling from codait/max-image-resolution-enhancer
b8f262c62ec6: Pull complete                                                                                             0a43c0154f16: Pull complete                                                                                             906d7b5da8fb: Pull complete                                                                                             10b3be0fdc47: Pull complete                                                                                             7ad0fa7c3e47: Pull complete                                                                                             3f427ec1c86b: Pull complete                                                                                             0d5bd0fb1f83: Pull complete                                                                                             a168ba373b03: Pull complete                                                                                             a405703406e6: Pull complete                                                                                             3d49a3471e2a: Pull complete                                                                                             19c2a4d02a90: Pull complete                                                                                             6b9b1fe284db: Pull complete                                                                                             Digest: sha256:6bd747efea3c367541ea56b93197cabe514c5b65ea36407568854a0f5e7d99a9
Status: Downloaded newer image for codait/max-image-resolution-enhancer:latest
...
2020-09-05 09:26:53.243185: I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:176]   StreamExecutor device (0): Host, Default Version* Serving Flask app "MAX Image Resolution Enhancer" (lazy loading)* Environment: productionWARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment.Use a production WSGI server instead.* Debug mode: off* Running on http://0.0.0.0:5000/ (Press CTRL+C to quit)

开始使用

好激动,终于可以用了,我迫不及待的用浏览器打开了http://localhost:5000/,然后出现了介么个界面;

有箭头?点一下看看,我机智的点开了第一个箭头,又出现了两个各异点击的东西,一格式post一格式get,莫非是让我上传图片?

英文不好的我还是看一下英文注释,post意思好像是我传个图片就能生成结果,就是他了,点开;

try it out ,踢穿它?我来踢一下;哟吼,多了个上传文件按钮,我赶紧把我准备好的蜡笔小新小图片传了上去;

稍作等待后,结果出来了。

啊~~~什么鬼,这样子还不如我直接拉伸呢,要他干毛用!!

模型训练

我们知道神经网络算法依赖大量的模型训练,当你的模型能够训练的样本数太少,那么他不一定能够达到预期的效果,这个图片放大神器也是一样,必须经过训练才有准确性;我上github找了找,果然使用说明里面有贴样本数据的网址;

Open Images Dataset ,这是个牛逼图像样本库,好多图片处理的神经网络程序依赖这个玩意。

未完待续

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