TecoGAN图像增强
环境 简介
是一个基于 GAN 的自监督学习的图像增强器，也就是能让原来模糊的图像变得清晰，Teco 是 的缩写。原作者的介绍视频地址：，论文地址:
从官方给出的效果图来看，非常的惊艳。
项目体验
下载源码
git clone https://github.com/thunil/TecoGAN.git
cd TecoGAN安装依赖
# 要求1.8以上，太高也会报错
pip install tensorflow-gpu==1.15.0
pip install -r requirements.txt下载模型及数据
python runGAN.py 0开始推理
python runGAN.py 1默认处理文件夹 LR/，处理后的结果存放于文件夹 / 下
使用自己的素材
目前只支持图片，所以是视频的话，就需要将其转成图片序列，放在一个文件夹内如 test，然后将文件夹 test 放到目录 LR下，修改文件 .py
elif( runcase == 1 ): # inference a trained modeldirstr = './results/' # the place to save the results# 由默认的calendar改为test# testpre = ['calendar'] # the test casestestpre = ['test'] # the test casesif (not os.path.exists(dirstr)): os.mkdir(dirstr)# run these test cases one by one:for nn in range(len(testpre)):cmd1 = ["python3", "main.py","--cudaID", "0", # set the cudaID here to use only one GPU"--output_dir", dirstr, # Set the place to put the results."--summary_dir", os.path.join(dirstr, 'log/'), # Set the place to put the log."--mode","inference","--input_dir_LR", os.path.join("./LR/", testpre[nn]), # the LR directory#"--input_dir_HR", os.path.join("./HR/", testpre[nn]), # the HR directory# one of (input_dir_HR,input_dir_LR) should be given"--output_pre", testpre[nn], # the subfolder to save current scene, optional"--num_resblock", "16", # our model has 16 residual blocks,# the pre-trained FRVSR and TecoGAN mini have 10 residual blocks"--checkpoint", './model/TecoGAN', # the path of the trained model,"--output_ext", "png" # png is more accurate, jpg is smaller]mycall(cmd1).communicate()从上面的代码片段，可以看出，其原理是通过系统调用的方式去处理每一张图片，具体的逻辑实现是在文件 main.py 中
然后执行
python runGAN.py处理后的图片存放在目录 /test 下
遇到的坑
基本上都是版本差异而引起的问题
问题一
"ImportError: cannot import name 'export_saved_model' from 'tensorflow.python.keras.saving.saved_model'"这个一般是由于安装了多个版本引起，需要先卸载干净，然后安装对应版本
pip uninstall tensorflow-gpu
pip install tensorflow-gpu==1.15.0问题二
ImportError: cannot import name ‘get_config’ from ‘tensorflow.python.eager.context’修改文件 lib/ops.py，将 keras 改为 from keras
问题三
ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow.contrib’从 1.15版本后将 . 移除，可安装 1.14版本
pip install tensorflow-gpu==1.15.0问题四
AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'set_random_seed'修改文件 main.py，将 tf.(1234) 改为 tf..(1234)
ImportError: cannot import name 'compare_ssim' from 'skimage.measure'这是版本更新后的 api 变化引起的
解决方法是安装较低版本，如0.16.2
pip install -U scikit-image==0.16.2numpy
NotImplementedError: Cannot convert a symbolic Tensor (2nd_target:0) to a numpy array这里要求 numpy 版本不要过高
pip install numpy==1.19.5wget
'wget' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序如果是 系统，默认是没有 wget 工具的，工程中会使用它来下载数据包。下载地址 ，然后将下载后的可执行 exe 文件拷贝到目录 C:\\
参考资料 知识星球
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