BokehMe开源项目教程

BokehMe开源项目教程

BokehMe BokehMe: When Neural Rendering Meets Classical Rendering (CVPR 2022 Oral) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bo/BokehMe

1. 项目介绍

BokehMe 是一个开源项目，该项目基于 CVPR 2022 论文 "BokehMe: When Neural Rendering Meets Classical Rendering" 的实现。它将神经渲染与经典渲染相结合，旨在创建具有 stunning bokeh 效果的图像。该项目使用 PyTorch 框架，并提供了处理图像和视差图的工具，以及生成 bokeh 效果的代码。

2. 项目快速启动

首先，确保你已经安装了 Python 和 pip。以下是快速启动项目的步骤：

# 克隆项目
git clone https://github.com/JuewenPeng/BokehMe.git
cd BokehMe

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 运行示例
python demo.py --image_path 'inputs/21.jpg' --disp_path 'inputs/21.png' --save_dir 'outputs' --K 60 --disp_focus 90/255 --gamma 4 --highlight

参数说明：

• --image_path: 输入的全焦点图像路径。
• --disp_path: 输入的视差图路径（在本例中由 DPT 预测）。
• --save_dir: 保存结果的目录。
• --K: 模糊参数。
• --disp_focus: 重新聚焦的视差（范围从 0 到 1）。
• --gamma: gamma 值（范围从 1 到 5）。
• --highlight: 在渲染前增强高光区域的 RGB 值，以获得惊人的 bokeh 效果。

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

• 图像处理：使用 BokehMe 对图像进行处理，以生成具有艺术效果的 bokeh 背景。
• 视频渲染：将 BokehMe 应用于视频帧，以增加视觉效果。

最佳实践

• 在处理高动态范围（HDR）图像时，确保图像已经被转换到线性空间并进行适当的色调映射。
• 对于视差图的预处理，建议使用 DPT 进行预测，并确保视差图的数值范围与实验设置一致。

4. 典型生态项目

BokehMe 可以与其他图像处理和渲染开源项目相结合，例如：

• OpenCV：用于图像和视差图的读取、处理和显示。
• PyTorch：用于深度学习和神经渲染任务的框架。

通过整合这些项目，可以创建更复杂的图像处理和渲染工作流程，以满足不同用户的需求。

BokehMe BokehMe: When Neural Rendering Meets Classical Rendering (CVPR 2022 Oral) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bo/BokehMe