OpenCV 基于深度学习的超分辨率算法性能评估

最新推荐文章于 2025-05-29 16:49:59 发布

SVIPCODE

最新推荐文章于 2025-05-29 16:49:59 发布

阅读量304

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： opencv 深度学习算法 C/C++

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/SVIPCODE/article/details/132348542

C/C++ 专栏收录该内容

128 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍了使用OpenCV对基于深度学习的超分辨率算法（如SRCNN、FSRCNN和ESPCN）进行性能评估的方法。通过DIV2K数据集，结合PSNR和SSIM指标，评估算法的图像质量和处理速度。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

OpenCV 基于深度学习的超分辨率算法性能评估

超分辨率技术以其在图像处理领域的广泛应用受到广泛关注。然而，不同的超分辨率算法具有不同的标准，以评估算法的性能往往需要定制的基准测试方法和数据集。本文介绍使用 OpenCV 实现基于深度学习的超分辨率算法的基准测试方法。

实现超分辨率基准测试需要一个有效的数据集，我们使用 DIV2K（可从 http://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/DIV2K/ 下载）数据集作为我们的测试数据。该数据集包含高分辨率 2K 图像，其大小从 2K 分辨率到 8K 分辨率，一共包含 800 幅图像。我们使用 OpenCV 中的 imread() 函数加载数据集中的图像。

import cv2
import os

img_dir = '/path/to/DIV2K_train_HR/'
imgs = os.listdir(img_dir)

for img_name in imgs:
    img_path = os.path.join(img_dir, img_name)
    img = cv2.imread(img_path)
    # 在这里实现你的超分辨率算法

接下来，我们可以开始进行超分辨率算法的性能评估。本文中我们选择了三种常见的基于深度学习的超分辨率算法：SRCNN、FSRCNN 和 ESPCN。OpenCV 为我们提供了实现这些算法的 API。我们使用 OpenCV 中的 superres 包提供的实现方法：

# SRCNN
sr = cv2.superres.createSuperResolution_BTVL1()
sr.setAlgorithm(cv2.su

了解本专栏