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请点击 重新获取二维码本篇内容主要讲解“Python怎么实现模糊照片人脸恢复清晰”,感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让小编来带大家学习“Python怎么实现模糊照片人脸恢复清晰”吧!
我们看一看对比图。
最右侧的就是GFPGAN的效果,看一下最左层的输入图片,可以发现GFPGAN将图片恢复的非常清晰。这个效果非常惊艳。
按照以前的惯例,我还是先把这个项目安装使用一下,看看能不能对代码重新封装,变成可以工程化的项目。
我们先看一下项目README给的提示。
首先需要的python版本是>=3.7的,所以我用Anaconda创建了一个python3.9的虚拟环境。Pytorch的安装直接从官网获取命令安装一个最新版本即可。
因为还有一些基础依赖的安装,照着安装一下就行,其实setup.py是已经在项目中的,如下图。
由于模型比较大,所以作者没有放在github上,给了下面的下载提示。该模型是作者提供已经训练好的模型。
如果下载很慢的话,可以从我的网盘下载。
链接提取码:TUAN
作者还提供了基础模型可供自行训练。
下面我准备了一些图,挑了一些比较典型的图片,有黑白的、彩色的以及马赛克的,想看看是不是都可以实现清晰化处理。
准备的图片如下:
按照README提供的指令
python inference_gfpgan.py --upscale 2 --test_path inputs/newImages --save_root results
看一下执行结果:
(pytorch49) C:\Users\yi\PycharmProjects\GFPGAN>python inference_gfpgan.py --upscale 2 --test_path inputs/newImages --save_root results C:\Users\yi\PycharmProjects\GFPGAN\inference_gfpgan.py:45: UserWarning: The unoptimized RealESRGAN is very slow on CPU. We do not use it. If you really want to use it, p lease modify the corresponding codes. warnings.warn('The unoptimized RealESRGAN is very slow on CPU. We do not use it. ' Processing 331.jpg ... E:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch49\lib\site-packages\torch\nn\functional.py:3679: UserWarning: The default behavior for interpolate/upsample with float scale_factor changed in 1.6.0 to align with other frameworks/libraries, and now uses scale_factor directly, instead of relying on the computed output size. If you wish to restore th e old behavior, please set recompute_scale_factor=True. See the documentation of nn.Upsample for details. warnings.warn( Processing 333.jpg ... Processing 334.jpg ... Processing 335.jpg ... Results are in the [results] folder. (pytorch49) C:\Users\yi\PycharmProjects\GFPGAN>
按照默认参数,会在results结果文件夹中生成4个目录分别为前后对比图、原检测出来的脸部图、处理后的脸部图、处理后的最终图。
我们看看效果
可以看出两点:
1、马赛克不能消除,有一张全马赛克的图片,直接无法修复。
2、常规的模糊照片修复的是真的很清晰呀。
到此,相信大家对“Python怎么实现模糊照片人脸恢复清晰”有了更深的了解,不妨来实际操作一番吧!这里是亿速云网站,更多相关内容可以进入相关频道进行查询,关注我们,继续学习!
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