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超解像(jmiller656/EDSR-TensorFlow,Python,TensorFlow 1.15, scipy 1.1.0, pillow を使用)

URL: https://github.com/jmiller656/EDSR-TensorFlow

手順の要点: Python 3.6, TensorFlow 1.15, scipy 1.1.0, pillow, Python の隔離された環境(Windows では C:\venv\tf115py36)

ソフトウエア等の利用条件等は,利用者で確認すること.

謝辞:ソフトウエアの作者に感謝します

前準備

Git のインストール

Git の URL: https://git-scm.com/

前準備

TensorFlow 1.15 を使う.

(Windows を使う場合のみ)マイクロソフト C++ ビルドツール (Build Tools) のインストール

Visual Studio Community 2019 vesion 16.2, マイクロソフト C++ ビルドツールのインストール(Windows 上)」で説明している.

Python,TensorFlow 1.15 のインストール

すでに TensorFlow 2 を使っている,あるいは使う予定ということがありえる. 単純には,TensorFlow 2 と TensorFlow 1.15 を共存させて Python で使うということはできないが, 少しの手間で,共存できるようになる. そこで,TensorFlow 2 とTensorFlow 1.15 の共存を前提として, TensorFlow 1.15 のインストールを行う.

Python 開発環境のインストール】

Python を使うときは,Python開発環境や Python コンソール(Jupyter Qt ConsoleSpyderPyCharmPyScripter など)の利用も便利である

Windows, Ubuntu での Python 開発環境,Python コンソールJupyter Qt Console, Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Jupyter Lab, Nteract, spyder)のインストール: 別ページで,インストール手順を説明している.

Windows の場合

Windows でのPython3.6TensorFlow 1.15 のインストール:別ページで説明している.

すでにPython 3.9 あるいは Python 3.8 をインストールしている,あるいは,インストール予定という場合を想定し, あとのトラブルが起きにくい,そして,簡単に運用できるように 「Python 3.6 をインストールし,その上に,TensorFlow 1.15.5 をインストールする」という手順を案内している.

Ubuntu の場合

Ubuntu でのPythonTensorFlow 1.15 のインストール:別ページで案内している.

Ubuntu のシステム Python に影響を与えないように,隔離された Python 3.6 仮想環境の新規作成し,その上にTensorFlow 1.15.5 をインストールするという手順(venv を使用)(Ubuntu 上)を案内している.

このページで説明のために使用する画像

画像ファイル fruits.jpg, home.jpg のダウンロード

画像ファイル fruits.jpg, home.jpg のダウンロードは, Windows でコマンドプロンプト管理者として実行し, 次のコマンドを実行.

mkdir c:\image
cd c:\image
curl -L https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/data/fruits.jpg?raw=true -o fruits.jpg
curl -L https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/data/home.jpg?raw=true -o home.jpg

上のコマンドがうまく実行できないときは, 別ページを参考にダウンロードを行う.

https://github.com/opencv/opencv/tree/master/samples/data で公開されている fruits.jpg, home.jpg を使用する(謝辞:画像の作者に感謝します)

顔識別(jmiller656/EDSR-TensorFlow,Python,TensorFlow 1.15 を使用

Windows での手順を下に示す.Ubuntu でも同様の手順になる.

  1. Windows で,コマンドプロンプト管理者として実行する.

    [image]
  2. 作業用に c:\do.bat というファイルを作る.

    まず,メモ帳を開く(メモ帳以外のエディタでも問題ない)

    notepad c:\do.bat
    

    [image]

    次のように編集する.

    sed -i "s/import tensorflow as tf/import tensorflow.compat.v1 as tf/g"
    sed -i "s/from tensorflow import/from tensorflow.compat.v1 import"
    sed -i "s/from keras import/from tensorflow.compat.v1.keras import"
    
  3. jmiller656/EDSR-TensorFlow のダウンロード

    Windows での手順を下に示す.Ubuntu でも同様の手順になる.

    cd c:\pytools
    rmdir /s /q EDSR-TensorFlow
    

    [image]

    git clone https://github.com/jmiller656/EDSR-TensorFlow
    cd EDSR-TensorFlow
    

    [image]
  4. 前提パッケージのインストール

    python -m pip install scipy==1.1.0 pillow
    python -m pip install -r requirements.txt
    
  5. 2to3 -w でソースコードを書き替え

    python "C:\Program Files\Python36\Tools\scripts\2to3 -w.py" -w test.py
    

    [image]

    python "C:\Program Files\Python36\Tools\scripts\2to3 -w.py" -w data.py
    

    [image]
  6. 事前学習済みモデル

    次のページの説明に従い,事前学習済みモデルを取得.

    URL: https://github.com/jmiller656/EDSR-TensorFlow

    [image]

    ファイルは,c:\pytools\EDSR-TensorFlow\saved_models に置く

    [image]
  7. Python プログラムを動かす.

    まず,ディレクトリの移動

    cd c:\pytools
    cd EDSR-TensorFlow
    

    [image]

    実行してみる.「fruits.jpg」のところは,画像ファイル名を指定すること.

    python test.py --image fruits.jpg --scale 2
    

    [image]

    結果は「out」の下に残る.

    元画像は次の通り

    [image]

    出来た画像は次の通り

    [image]