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RAISR-master：google图像新压缩技术RAISR的测试

本文测试代码来自：google图像新压缩技术RAISR的测试http://m.blog.csdn.net/sparkexpert/article/details/70786666   

　　　　　　　　　代码见：https://github.com/MKFMIKU/RAISR

学习的时候还有几篇大神的文章利与理解的：Google超分辨率论文RAISR实现小结http://blog.csdn.net/u011630458/article/details/69524582

PAISR：Rapid and Accurate Image Super Resolution 详解（内附代码code）http://blog.csdn.net/jiangjieqazwsx/article/details/69055753，里边的code网盘我看的时候已经失效了

 

 

Cd..return last layer，先回到C根目录，一层一层回

 

Cd 到python35 scrips的目录，一层一层到下一目录，

 

然后打Pip install numpy

 

然后在shell里import numpy 测试一下

没有报错，说明成功

8-19需要解决的问题：

1.Pip install script下载下来安不上

解决方案：

scipy的安装需要依赖于numpy，已经安装numpy

 egg文件，类似Java的jar：   egg文件用easy—install
1) 下载ez_setup.py,运行python ez_setup  
2) easy_install *.egg

去这个网站：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy下载numpy和script放在scripts目录下，在scripts目录下安装。因为scipy需要numpy的mlk依赖，官网上的numpy没有这个依赖，而且要先下载numpy

 

 

测试一下成功import

参考：https://www.zhihu.com/question/30188492?sort=created

     http://blog.csdn.net/u014206910/article/details/60571325

2.Opencv

同样的方式：在安装这个cv2之前，要保证已经装好了numpy

测试成功：

参考：

http://www.jianshu.com/p/e788ada70b6d

http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy

2.解决的问题：h[j,t] = sparse.linalg.cg(Q[j,t],V[j,t])[0]报错cg

解决：from scipy.sparse.linalg import cg

参考：http://m.blog.csdn.net/sparkexpert/article/details/70786666

Train.py运行成功

 

2.Test.py中错误

先运行train.py在运行test.py

Test.py中Pip install matplotlib

结果：

5问题

 

解决：把model文件夹下的东西放入C:\Program Files\Python35\Lib\site-packages

6.然后报新错误

 

7.新错误

 

在尝试了n种解决方法后，看到opencv3.2无法用imread\imwrite直接读写含有中文字符的图像路径，因此读写要用以下2个方法：

import cv2 as c

import numpy as np

img=c.imdecode(np.fromfile(path,dtype=np.uint8),0) # 读。最后一个参数：0-灰度，1-彩色

c.imencode('.jpg',img)[1].tofile(path1) # 写

所以直接换了图片路径到桌面：mat = cv2.imread("C:/Users/Administrator/Desktop/0.jpg")

运行一下，速度很慢从8：25开始到9:30结束！！！！。

 

对比图：

 

 

8-19日：

1.训练集，测试集来试，下载了BSD300这个数据集，解压了其中的images文件夹：

D:\BaiduNetdiskDownload\BSDS300\images

参考网址：http://blog.csdn.net/u014722627/article/details/60140789

修改train.py：

出新问题：

以前一张图片的时候没有报错，是因为没有运行下面这段代码：

 

所以根据理解，我这样改了一下,然后运行，速度很慢12:31开始到１５:３０结束:

结果：

修改test.py：

给结果创建了个文件夹。

又出现了昨天的错误，所以我还是改回了原来的一张图片来做测试，运行一次不能自己创文件夹，改回去：

 

 

等待测试结果与昨天的图比较一下，一样，17:50开始到18:30结束。

要考虑我放进去的是一张jpg图，输出的是png图，我把原图修改到原来大小的四分之一，然后变为png图0.png。

 

（1）将0.png放到test.py里运行得到算法放大为原来4倍的png图fig2.png。

（2）将0.png用画图手动放大到原来的4倍0big.png

等待运行结果20:40开始到21:30结束，比较0big.png和fig2.png的RAISR，报错，因为上面那个没改为png

改好之后，运行21:52开始到22:00结束，任然报错，错误在我没写出来的修改：

改回去后在运行：22:07开始到22:09结束，成功生成fig2.png。

为了更好的比较，我把原图和放大图分开显示，修改代码等待运行结果22:55开始到23:05结束：

这样修改运行成功，也将他们放到两张图中但是一张图中有两张图的位置：

虽然是一张图的大小有298kb，和235kb放在一起500kb图片分开，但是不好继续改进。

8-20日要解决的问题：继续修改text1.py，查一下python的语法。

　　　　　　　　　　MATLAB双线性插值的程序，看一下代码，不行就换，结束！

修改代码的时候使用plt.savefig 保存生成的图片注意顺序：在plt.show() 后调用了plt.savefig() ，在plt.show() 后实际上已经创建了一个新的空白的图片（坐标轴），这时候你再plt.savefig() 就会保存这个新生成的空白图片。所以先调用plt.savefig().

最终修改的代码：