基于SuperResolution模型实现图像超像素放大

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点击上方 蓝字 关注我们 微信公众号： OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 模型 一种基于注意力的单幅图像超分辨率方法，但通道数量减少，网络架构发生变化。它将输入图像的分辨率提高了 4 倍。 从模型上看到，它的输入要求有两个，分别是原图跟它的双立方插值图像，输出的则是超分辨率图像。 模型下载与推理 直接通过下面的命令行即可下载该模型，命令行执行如下： omz_downloader --name single-image- super -resolution -1032 下载完成以后，通过netron可以知道它的输入与输出层信息如下： 输出层信息如下： 注意输出层得到的结果是0~1之间的浮点数，必须先乘以255，然后再转换到0~255之间UINT8类型显示。 代码实现与演示 代码实现与演示如下 import cv2 as cv import numpy as np import openvino as ov # Load the model on to the device core = ov.Core() # Read the model.xml a ………………………………