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

Python 3.12，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（手順：Windowsキーまたはスタートメニュー，「cmd」と入力，右クリックメニューなどで「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 3.12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．

   reg add "HKLM\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\FileSystem" /v LongPathsEnabled /t REG_DWORD /d 1 /f
   REM Python, Git をシステム領域にインストール
   winget install --scope machine --id Python.Python.3.12 --id Python.Launcher --id Git.Git -e --silent
   REM Python のパス
   set "INSTALL_PATH=C:\Program Files\Python312"
   echo %PATH% | find /i "%INSTALL_PATH%" >nul
   if errorlevel 1 setx PATH "%PATH%;%INSTALL_PATH%" /M >nul
   echo %PATH% | find /i "%INSTALL_PATH%\Scripts" >nul
   if errorlevel 1 setx PATH "%PATH%;%INSTALL_PATH%\Scripts" /M >nul
   REM Git のパス
   set "NEW_PATH=C:\Program Files\Git\cmd"
   if exist "%NEW_PATH%" echo %PATH% | find /i "%NEW_PATH%" >nul
   if exist "%NEW_PATH%" if errorlevel 1 setx PATH "%PATH%;%NEW_PATH%" /M >nul
   

【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，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権限で起動する（手順：Windowsキーまたはスタートメニュー，「cmd」と入力，右クリックメニューなどで「管理者として実行」を選択）
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