idealo/image-super-resolution のインストールと超解像の実行（超解像）（Python，TensorFlow を使用）（Windows 上）

前準備

Git のインストール（Windows 上）

Gitは，バージョン管理システム．ソースコードの管理や複数人での共同に役立つ．

【サイト内の関連ページ】

Windows での Git のインストール: 別ページ »で説明している．

【関連する外部ページ】

Git の公式ページ: https://git-scm.com/

Python のインストール（Windows 上）

【サイト内の関連ページ】

• Windows での Python 3.10，関連パッケージ，Python 開発環境のインストール: 別ページ »で説明している．
• Windows での Anaconda3 のインストール: 別ページ »で説明している．
• Python のまとめ: 別ページ »にまとめている．

【関連する外部ページ】

Python の公式ページ: https://www.python.org/

TensorFlow，Keras のインストール

Windows での TensorFlow，Keras のインストール: 別ページ »で説明

（このページで，Build Tools for Visual Studio 2022，NVIDIA ドライバ， NVIDIA CUDA ツールキット， NVIDIA cuDNNのインストールも説明している．）

ISR のインストール

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

2. ISR のインストール

   ※ 「 python -m pip install ...」は，Python パッケージをインストールするためのコマンド．

   python -m pip install cython pyyaml
   git clone https://github.com/idealo/image-super-resolution
   cd image-super-resolution
   python setup.py install
   

3. 画像ファイル a.png を準備
   
4. 動作確認のため，Python プログラムを実行する

   Python プログラムの実行: 別ページ »で説明

   Python のまとめ: 別ページ »にまとめ

   https://github.com/idealo/image-super-resolutionで公開されているプログラムを書き替えて使用．

   import numpy as np
   from PIL import Image
   
   img = Image.open('a.png')
   lr_img = np.array(img)
   
   from ISR.models import RDN
   
   rdn = RDN(weights='psnr-small')
   sr_img = rdn.predict(lr_img, by_patch_of_size=50)
   result = Image.fromarray(sr_img)
   result.save('result.png')
   

   
5. 実行の結果，result.png ができる．

   結果を確認．

   • 下は元画像．
     

     下は，メガネ部分の拡大

     

   • 下は，いま ISR で超高解像度を行って得られた画像
     

     下は，メガネ部分の拡大