图像超分辨率重建数据集：训练和测试Python实现

图像超分辨率重建数据集：训练和测试Python实现

图像超分辨率重建是一种通过增加图像的细节和清晰度来提高图像分辨率的技术。在本篇文章中，我们将讨论如何使用Python来构建一个图像超分辨率重建的数据集，并提供相应的训练和测试代码。

1. 导入所需的库和模块

首先，我们需要导入一些必要的库和模块，包括NumPy、OpenCV和Matplotlib。这些库将帮助我们进行图像处理和可视化。

import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

2. 加载图像数据

接下来，我们需要加载一些用于训练和测试的图像数据。你可以使用自己的图像数据集，或者从公开的数据集中下载图像。在这里，我们假设已经有一些低分辨率的图像和相应的高分辨率图像。