1. 引言
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，拥有大量优秀的算法。基于最新的合并，OpenCV包含一个易于使用的接口，主要用于实现基于深度学习方法的超分辨率（SR）。该接口包含预先训练的模型，这些模型可以非常容易和有效地用于推理。在这篇文章中，我将解释它可以做什么，并逐步展示如何使用它。
闲话少说，我们直接开始吧！
2. 版本说明
首先我们的第一步是安装OpenCV库。一些功能都是在逐渐发布，所以需要注意版本：4.2.0用于C++，4.3.0添加Python接口，4.4.0添加GPU推理。大家可以按照OpenCV文档中的说明进行相应的操作。大家注意安装contrib模块，因为这是SR接口代码所在的位置。本文中我们将使用的接口或模块称为dnn_superres（dnn代表深度神经网络；superres代表超分辨率）。
3. 模型下载
接着我们需要单独下载预先训练好的模型，因为OpenCV代码库不包含它们。原因是有些模型相当大。这里有几种模型可供选择，所有这些模型都是流行SR论文中的实现。现在，让我们选择一个小模型，大家可以在这里下载。
4. 实践
我们在Python中可以通过以下代码进行相应的实现：
import cv2
from cv2 import dnn_superres
# Create an SR object
sr = dnn_superres.DnnSuperResImpl_create()
# Read image
image = cv2.imread('./input.png')
# Read the desired model
path = "EDSR_x3.pb"
sr.readModel(path)
# Set the desired model and scale to get correct pre- and post-processing
sr.setModel("edsr", 3)
# Upscale the image
result = sr.upsample(image)
# Save the image
cv2.imwrite("./upscaled.png", result)代码相对简单，参考相应的注释即可。
5. 推荐模型
目前在OpenCV中主要支持4种不同的SR模型。它们都可以按2、3和4的比例放大图像。LapSRN甚至可以升级8倍。它们在准确性、大小和速度上各不相同。
- EDSR： 这是目前表现最好的模型。然而，它也是参数量最大的模型，因此具有最大的文件大小和最慢的推理。大家可以在这里下载。
- ESPCN： 这是一个相对较小的模型，具有快速和良好的推理能力。它可以进行实时视频放大（取决于图像大小）。大家可以在这里下载。
- FSRCNN： 这也是一个具有快速准确推理的小模型。还可以进行实时视频放大。大家可以在这里下载。
- LapSRN： 这是一款中等大小的模型，可以提升8倍分辨率。大家可以在这里下载。
有关这些模型的更多信息和实现，请参阅模块的GitHub中的ReadME文件。关于上述模型的基准和比较，请访问此处。
6. 具体实例
接着让我们看具体实例如下：（如果在移动设备上查看，建议放大后进行直观的对比）
输入图像如下：
双线性插值放大三倍后的图像如下：
使用模型FSRCNN放大三倍后的效果如下：
使用模型ESDR放大三倍后的效果如下：
正如大家所看到的，这些模型产生了令人非常满意的结果，特别是EDSR给出了惊人的结果，尽管它有点慢（几秒钟的推理时间），但是绝对值得等待。大家可以自己试试！
7. 注意事项
事实上，在上述具体实现中，有以下几点注意事项：
- 如果在使用
.jpg图像时出现错误，请尝试切换到.png格式。 - 确保大家的
setModel()中的参数与大家在readModel()中使用的模型匹配。 - 尝试不同的模型，在速度和性能方面获得不同的结果。
- 如果大家想使用GPU进行推理（默认是CPU），大家可以在读入模型后将后端设置为CUDA。这是一个新的特性，因此大家需要4.4.0版本。请参阅相关的拉取请求。部门代码参考如下：
path = "EDSR_x3.pb"
sr.readModel(path)
# Set CUDA backend and target to enable GPU inference
sr.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_CUDA)
sr.setPreferableTarget(cv2.dnn.DNN_TARGET_CUDA)8. 总结
本文重点介绍了在OpenCV中，利用深度学习的方法来进行超分辨率的实现，被给出了具体的代码实例，和几种常用的模型。
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