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jmiller656/EDSR-TensorFlow のインストールと動作確認（超解像）（Python 3.7，TensorFlow 1.15.5, scipy 1.1.0 を使用）（Windows 上）

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

手順の要点: 前準備として，NVIDIA CUDA 10.0, NVIDIA cuDNN 7.6.5, Python 3.7, TensorFlow 1.15.5 等をインストール．

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，Git のインストール（Windows 上）

Pythonは，プログラミング言語の１つ． Gitは，分散型のバージョン管理システム．

【手順】

  1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

    コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

    次のコマンドを実行

    次のコマンドは，Python ランチャーとPython 3.7とGitをインストールし，Gitにパスを通すものである．

    次のコマンドでインストールされるGitは 「git for Windows」と呼ばれるものであり， Git，MinGW などから構成されている． 

    winget install --scope machine Python.Launcher
winget install --scope machine Python.Python.3.7
winget install --scope machine Git.Git
powershell -command "$oldpath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable(\"Path\", \"Machine\"); $oldpath += \";c:\Program Files\Git\cmd\"; [System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"Path\", $oldpath, \"Machine\")"

【関連する外部ページ】

【サイト内の関連ページ】

【関連項目】 Python, Git バージョン管理システム, Git の利用

TensorFlow 1.15.5, Keras 2.3.1 のインストール

コマンドプロンプトを管理者として実行し，次のコマンドを実行 

C:\venv\py37\Scripts\activate.bat
python -m pip uninstall -y tensorflow tensorflow-cpu tensorflow-gpu tensorflow-intel tensorflow-text tensorflow-estimator tf-models-official tf_slim tensorflow_datasets tensorflow-hub keras keras-tuner keras-visualizer scipy pandas matplotlib
# TensorFlow 1.15.5 のため numpy, protobuf の古いバージョンを使用．エラーが出にくいと考えられる numpy 1.16.2, protobuf 3.19.4 を使用
python -m pip install -U numpy==1.16.2 protobuf==3.19.4 tensorflow-gpu==1.15.5 keras==2.3.1 scipy==1.5.4

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）

顔識別（jmiller656/EDSR-TensorFlow, Python 3.7, TensorFlow 1.15.5 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を管理者として実行．
  2. 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 /d c:%HOMEPATH%
rmdir /s /q EDSR-TensorFlow

    git clone https://github.com/jmiller656/EDSR-TensorFlow
cd EDSR-TensorFlow
  3. 前提パッケージのインストール

    scipy はバージョン 1.1.0 のものを使う． 

    C:\venv\py37\Scripts\activate.bat
python -m pip install -U numpy==1.16.2 scipy==1.1.0 scikit-image==0.17.2 tqdm argparse
  4. 2to3 -w でソースコードを書き替え 
    py -3.7 "C:\Program Files\Python37\Tools\scripts\2to3.py" -w test.py

    py -3.7 "C:\Program Files\Python37\Tools\scripts\2to3.py" -w data.py
  5. 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

    ファイルは，%HOMEPATH%\EDSR-TensorFlow\saved_models に置く

  6. Python プログラムの実行

    まず，ディレクトリの移動 

    cd /d c:%HOMEPATH%
cd EDSR-TensorFlow

    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． 

    copy c:\image\fruits.jpg .
C:\venv\py37\Scripts\activate.bat
python test.py --image fruits.jpg --scale 2

    結果は「out」の下に残る．

    元画像は次の通り

    出来た画像は次の通り