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）

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権限で起動する（例：Windowsキーを押し，「cmd」と入力し，「管理者として実行」を選択）

   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】

• Python の公式ページ: https://www.python.org/
• Git の公式ページ: https://git-scm.com/

【サイト内の関連ページ】

• Python詳細ガイド：別ページ »

【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．

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