超解像，画像の修復（alexjc/neural-enhance，Python 3.7，Theano，Lasangne, scipy 1.1.0, pillow を使用）（Ubuntu 上）

前準備

Python 3.7 のインストール

Ubuntu での pyenv を用いた Python 3.7 のインストールについては，このページの下で説明している．

Git のインストール（Ubuntu 上）

端末で，次のコマンドを実行する．

sudo apt -y update
sudo apt -y install git

NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.7, NVIDIA cuDNN v8.4.1 のインストールのインストール（Ubuntu 上）

Ubuntu での NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.7, NVIDIA cuDNN v8.4.1 のインストール: 別ページ »で説明

Python の隔離された環境の新規作成

Ubuntu では，運用を簡単にする（バージョン指定のもの間違ってアップデートしないなど）のために，venv を用いて，Python の隔離された環境を作ることにする．

1. 今から作成するPython の隔離された環境の名前と、Pythonのバージョンを決めておく
   • Python の隔離された環境の名前: theanopy37
   • 使用するPythonのバージョン: 3.7

   前もって Python バージョン 3.7 をインストールしておくこと

2. Python 3.7 の準備

   Ubuntu の場合

   次の手順により，システム Python とは別に，pyenv を用いて Pytnon 3.7 をインストールし，そこに venv をインストールする．

   1. pyenv のインストールと設定

      図などの入った詳しい説明は別ページ．

      sudo apt -y update
      sudo apt -y install --no-install-recommends make build-essential libssl-dev zlib1g-dev libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm libncurses5-dev xz-utils tk-dev libxml2-dev libxmlsec1-dev libffi-dev liblzma-dev
      cd /tmp
      curl https://pyenv.run | bash
      echo 'export PYENV_ROOT="${HOME}/.pyenv"' >> ~/.bashrc
      echo 'if [ -d "${PYENV_ROOT}" ]; then' >> ~/.bashrc
      echo '    export PATH=${PYENV_ROOT}/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
      echo '    eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bashrc
      echo '    eval "$(pyenv virtualenv-init -)"' >> ~/.bashrc
      echo 'fi' >> ~/.bashrc
      exec $SHELL -l
      

   2. 次のコマンドにより，pyenv を用いて Python 3.7.7 をインストール

      env PYTHON_CONFIGURE_OPTS="--enable-shared" pyenv install 3.7.8
      

      
3. Ubuntu では端末を開く．
4. venv を用いて，Python 3.7 が動くPython の隔離された環境を作る．

   Ubuntu の場合

   下の例では，Python の隔離された環境のためのディレクトリを ~/theanopy37に作成している．

   pyenv shell 3.7.8
   python -m venv ~/theanopy37
   

   

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を管理者として開き 次のコマンドを実行する．

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．

画像の拡張（alexjc/neural-enhance，Python 3.7，Theano，Lasangne, scipy 1.1.0, pillow を使用）（Ubuntu 上）

1. Ubuntu では端末を開く．
2. venv のPython の隔離された環境を有効化する

   Ubuntu の場合

   source ~/theanopy37/bin/activate
   

   
3. alexjc/neural-enhance のダウンロード

   Ubuntu での手順を下に示す．

   cd ~/theanopy37
   rm -rf neural-enhance
   

   

   git clone https://github.com/alexjc/neural-enhance
   cd neural-enhance
   

   
4. 前提ソフトウェアのインストール

   sudo apt -y update
   sudo apt -y install libblas-dev libopenblas-dev libatlas-base-dev
   sudo apt -y install gcc g++ gfortran build-essential git wget libopenblas-dev python3-dev python3-pip python3-nose python3-numpy python3-scipy
   

5. Theano，Lasagne のインストール

   python -m pip install -U https://github.com/Theano/Theano/archive/master.zip
   python -m pip install -U https://github.com/Lasagne/Lasagne/archive/master.zip
   

6. 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
   

   
   
7. .so ファイルの確認

   ls -al ~/.pyenv/version/3.7.7/lib
   

   
8. ne1x-photo-repair-0.3.pkl.bz2 ne2x-photo-default-0.3.pkl.bz2 の入手

   画面の指示により， https://github.com/alexjc/neural-enhance/releases を開く

   

   ファイルは，~/theanopy37/neural-enhanceに置く．

   
9. Python プログラムの実行

   次は，ズームレベル2に設定して実行

   「fruits.jpg」のところは，画像ファイル名を指定すること

   python enhance.py --type=photo --zoom=2 fruits.jpg
   

   

   元画像は次の通り

   

   出来た画像は次の通り

   

   次は，画像修復．

   「fruits.jpg」のところは，画像ファイル名を指定すること

   python enhance.py --type=photo --model=repair --zoom=1 fruits.jpg
   

   

   元画像は次の通り

   

   出来た画像は次の通り