资源简介
srcnn.rar
代码片段和文件信息
# -*- coding: utf-8 -*-
“““
Created on Sun Jun 21 22:31:24 2020
@author: Administrator
“““
import os
import glob
import h5py
import random
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.misc import imread
from PIL import Image # for loading images as YCbCr format
import scipy.misc
import scipy.ndimage
import numpy as np
import scipy.misc as smi
import tensorflow as tf
try:
xrange
except:
xrange = range
def rgb2ycbcr(img only_y=True): #自己重新写的rgb2ycbcr函数以求对应到matlab的rgb2ycbcr函数
‘‘‘same as matlab rgb2ycbcr
only_y: only return Y channel
Input:
uint8 [0 255]
float [0 1]
‘‘‘
in_img_type = img.dtype
img.astype(np.float32)
if in_img_type != np.uint8:
img *= 255.
# convert
if only_y:
rlt = np.dot(img [65.481 128.553 24.966]) / 255.0 + 16.0
else:
rlt = np.matmul(img [[65.481 -37.797 112.0] [128.553 -74.203 -93.786]
[24.966 112.0 -18.214]]) / 255.0 + [16 128 128]
if in_img_type == np.uint8:
rlt = rlt.round()
else:
rlt /= 255.
return rlt.astype(in_img_type)
is_train=False #预处理训练数据时时为True预处理测试数据时改为False
scale=3; #插值规模
#定义一个保存图片的函数
def imsave(image path):
return scipy.misc.imsave(path image)
#将数据读入进来
if is_train:
dataset=“Train“
filenames = os.listdir(dataset)
data_dir = os.path.join(os.getcwd() dataset)
data = glob.glob(os.path.join(data_dir “*.bmp“))
else:
dataset=“Test“
data_dir = os.path.join(os.sep (os.path.join(os.getcwd() dataset)) “Set5“)
data = glob.glob(os.path.join(data_dir “*.bmp“))
if is_train:
image_size=33 #训练输入的图片的大小33*33
stride=14 #
label_size=21 #训练输入图片经过训练变成21*21大小
padding = abs(image_size - label_size) / 2 # 6像素点的边缘
sub_input_sequence = []
sub_label_sequence = []
for i in xrange(len(data)): #xrange产生随机数且优于range函数
image=imread(data[i])
image=rgb2ycbcr(image) #自己写rgb2ycbcr函数可取
#image=scipy.misc.imread(data[i] flatten=True mode=‘YCbCr‘).astype(np.float) #提取Y通道
if len(image.shape) == 3:
h w _ = image.shape
h = h - np.mod(h scale)
w = w - np.mod(w scale)
label_ = image[0:h 0:w :] #长宽进行裁剪,第三维原样,但这里并没有变成33*33
else:
h w = image.shape
h = h - np.mod(h scale)
w = w - np.mod(w scale)
label_ = image[0:h 0:w]
image = image / 255.
label_ = label_ / 255.
#进行两次插值构造低分辨率图片
label_1=Image.fromarray(label_)
input_= label_1.resize(( w // scaleh // scale)Image.BICUBIC)
input_= input_.resize((wh) Image.BICUBIC)
input_=np.float64(input_)
#保存四位小数
label_=np.
属性 大小 日期 时间 名称
----------- --------- ---------- ----- ----
文件 259 2020-06-27 16:10 srcnn\checkpoint\checkpoint
文件 32517 2020-06-27 16:10 srcnn\checkpoint\SRCNN-5069500.data-00000-of-00001
文件 302 2020-06-27 16:10 srcnn\checkpoint\SRCNN-5069500.index
文件 32517 2020-06-27 16:10 srcnn\checkpoint\SRCNN-5070000.data-00000-of-00001
文件 302 2020-06-27 16:10 srcnn\checkpoint\SRCNN-5070000.index
文件 32517 2020-06-27 16:10 srcnn\checkpoint\SRCNN-5070500.data-00000-of-00001
文件 302 2020-06-27 16:10 srcnn\checkpoint\SRCNN-5070500.index
文件 32517 2020-06-27 16:10 srcnn\checkpoint\SRCNN-5071000.data-00000-of-00001
文件 302 2020-06-27 16:10 srcnn\checkpoint\SRCNN-5071000.index
文件 32517 2020-06-27 16:10 srcnn\checkpoint\SRCNN-5071500.data-00000-of-00001
文件 302 2020-06-27 16:10 srcnn\checkpoint\SRCNN-5071500.index
文件 1249664 2020-06-25 22:34 srcnn\h5\test.h5
文件 267862208 2020-06-25 22:31 srcnn\h5\train.h5
文件 758 2020-06-25 22:50 srcnn\readme.txt
文件 34895 2020-06-25 22:34 srcnn\sample\input_image.png
文件 43850 2020-06-25 22:34 srcnn\sample\label_image.png
文件 35519 2020-06-27 16:11 srcnn\sample\test_image.png
文件 7948 2020-06-25 22:34 srcnn\step1-pre.py
文件 4093 2020-06-25 22:40 srcnn\step2-train.py
文件 3253 2020-08-26 11:35 srcnn\step3-test.py
文件 720054 2015-03-17 01:58 srcnn\Test\Set14\baboon.bmp
文件 1244214 2015-03-17 01:58 srcnn\Test\Set14\barbara.bmp
文件 263222 2015-03-17 01:58 srcnn\Test\Set14\bridge.bmp
文件 304182 2015-03-17 01:58 srcnn\Test\Set14\coastguard.bmp
文件 271526 2015-03-17 01:58 srcnn\Test\Set14\comic.bmp
文件 228584 2015-03-17 01:58 srcnn\Test\Set14\face.bmp
文件 543054 2015-03-17 01:58 srcnn\Test\Set14\flowers.bmp
文件 304182 2015-03-17 01:58 srcnn\Test\Set14\foreman.bmp
文件 786486 2015-03-17 01:58 srcnn\Test\Set14\lenna.bmp
文件 786486 2015-03-17 01:58 srcnn\Test\Set14\man.bmp
............此处省略107个文件信息
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