前言
根据上一篇文章：图片、视频超分模型RealBasicVSR安装使用 | 机器学习_剑客阿良_ALiang的博客-CSDN博客
我把项目进行的工具化调整，做成了对单一照片输入进行处理的工具。大家可以拿去直接集成到代码中使用。
github项目地址：工具项目地址
项目说明
项目结构如下
注意项
1、 checkpoints中的模型文件太大，上传不到github上，大家可以通过下面我分享的百度云盘地址下载，放到checkpoints目录中。
链接：https://pan.baidu.com/s/1EFCk5SUsE9BTPR5rlVnKtw
提取码：TUAN
2、conda环境安装，我这里就不多叙述了，直接参考上一篇文章中的安装过程即可。
图片、视频超分模型RealBasicVSR安装使用 | 机器学习_剑客阿良_ALiang的博客-CSDN博客
代码说明
主要的核心代码是inference_hy.py文件，代码如下：
#!/user/bin/env python # coding=utf-8 """ @project : hy_realbasicvsr @author : 剑客阿良_ALiang @file : inference_hy.py @ide : PyCharm @time : 2022-05-08 15:18:15 """ import argparse import glob import os import cv2 import mmcv import numpy as np import torch import uuid from mmcv.runner import load_checkpoint from mmedit.core import tensor2img from realbasicvsr.models.builder import build_model def init_model(config, checkpoint=None): if isinstance(config, str): config = mmcv.Config.fromfile(config) elif not isinstance(config, mmcv.Config): raise TypeError('config must be a filename or Config object, ' f'but got {type(config)}') config.model.pretrained = None config.test_cfg.metrics = None model = build_model(config.model, test_cfg=config.test_cfg) if checkpoint is not None: checkpoint = load_checkpoint(model, checkpoint) model.cfg = config # save the config in the model for convenience model.eval() return model class Worker: def __init__(self): self.checkpoint_path = 'checkpoints/RealBasicVSR_x4.pth' self.config = 'configs/realbasicvsr_x4.py' self.is_save_as_png = True self.max_seq_len = 2 self.model = init_model(self.config, self.checkpoint_path) def do_pic(self, input_image_path: str, output_dir: str): inputs = [] img = mmcv.imread(input_image_path, channel_order='rgb') ext = os.path.basename(input_image_path).split('.')[-1] inputs.append(img) inputs.append(img) for i, img in enumerate(inputs): img = torch.from_numpy(img / 255.).permute(2, 0, 1).float() inputs[i] = img.unsqueeze(0) inputs = torch.stack(inputs, dim=1) # map to cuda, if available cuda_flag = False if torch.cuda.is_available(): model = self.model.cuda() cuda_flag = True with torch.no_grad(): if isinstance(self.max_seq_len, int): outputs = [] for i in range(0, inputs.size(1), self.max_seq_len): imgs = inputs[:, i:i + self.max_seq_len, :, :, :] if cuda_flag: imgs = imgs.cuda() outputs.append(self.model(imgs, test_mode=True)['output'].cpu()) outputs = torch.cat(outputs, dim=1) else: if cuda_flag: inputs = inputs.cuda() outputs = self.model(inputs, test_mode=True)['output'].cpu() mmcv.mkdir_or_exist(output_dir) for i in range(0, outputs.size(1)): output = tensor2img(outputs[:, i, :, :, :]) filename = '{}.{}'.format(uuid.uuid1().hex, ext) if self.is_save_as_png: file_extension = os.path.splitext(filename)[1] filename = filename.replace(file_extension, '.png') result_path = os.path.join(output_dir, filename) mmcv.imwrite(output, result_path) break if __name__ == '__main__': worker = Worker() worker.do_pic('data/136.jpeg', 'results/')
代码说明
1、如果在真实项目中使用的话，worker对象可以在项目启动中创建，不需要每次调用时候创建。
2、主要使用方法为do_pic方法，入参分别为：需要超分的照片地址，以及最后生成的目录地址。
3、最终输出的照片名使用uuid进行命名，如果需要自定义的话，可以看着调整。
4、输出的文件格式不一定需要是png，上面的类初始化有bool选项，自行调整。
测试一下代码，先看一下图片。
执行结果
2022-05-08 15:47:54,792 - mmedit - INFO - load checkpoint from torchvision path: torchvision://vgg19
load checkpoint from local path: checkpoints/RealBasicVSR_x4.pth
/home/zhangmaolin/.local/lib/python3.7/site-packages/torch/functional.py:445: UserWarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argument. (Triggered internally at ../aten/src/ATen/native/TensorShape.cpp:2157.)
return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs) # type: ignore[attr-defined]
最终图片输出
OK，没什么问题了。
总结
本文主要是造个轮子吧，相信有经验的可以自己改造，包括视频处理也可以不要使用作者的demo，自己优化一下逻辑，性能应该都跟得上。提供思路吧，视频拆分图片组和音频，处理完之后压缩为一个视频。
多说一点，大家如果想联系我问一些问题，讨论交流啊，可以加文章底部的联系名片，有时候大家私信我，我看不到或者忘了回复了，很僵。
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年轻的好处是可原谅的率真、大胆、肆无忌惮的把内心所爱、所要、所憎、所恨的不扣修饰宣诸于口。——《挪威的森林》
