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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）

URL: https://github.com/alexjc/neural-enhance

手順の要点: Ubuntu を利用．Python 3.7, Theano, Lasagne, scipy 1.1.0, pillow, Python の隔離された環境（Ubuntu では ~/theanopy37）

ソフトウェア等の利用条件等は，利用者で確認すること．

謝辞：ソフトウェアの作者に感謝します

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 の仮想環境を作ることにする．

  1. 今から作成するPython の仮想環境の名前と、Pythonのバージョンを決めておく

    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

    Ubuntu を使用する場合は，次のように操作する．

    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 の仮想環境を作る．

    Ubuntu の場合

    Ubuntu を使用する場合は，次のように操作する．

    下の例では，Python の仮想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．

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）

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 の仮想環境を有効化する

    Ubuntu の場合

    Ubuntu を使用する場合は，次のように操作する． 

    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