文章目录
- 前言
- 项目环境搭建
- conda虚拟环境创建
- 激活环境
- Pytorch安装
- Synchronized-BatchNorm-PyTorch repository安装
- Global目录Synchronized-BatchNorm-PyTorch项目部署
- 检测预处理模型下载
- 下载脸部增强模型文件
- 下载依赖
- 完整部署后项目结构
- 项目使用
- 验证一下
- 总结
- 关于Python技术储备
- 一、Python所有方向的学习路线
- 二、Python基础学习视频
- 三、精品Python学习书籍
- 四、Python工具包+项目源码合集
- ①Python工具包
- ②Python实战案例
- ③Python小游戏源码
- 五、面试资料
- 六、Python兼职渠道
前言
老旧或者破损的照片如何修复呢？本文主要分享一个博主使用后非常不错的照片恢复开源项目：Bringing-Old-Photos-Back-to-Life。
项目的Github地址：项目地址
我们先看看官方给出的效果图：
就算现在看到这张图，我仍然觉着非常惊艳。下面我会把项目环境安装部署，到最后使用的效果做一个展示。
项目环境搭建
该项目的环境搭建有点复杂，我一点点说。
conda虚拟环境创建
在项目README.md文件中要求python版本在3.6以上。
我们用anaconda创建一个虚拟环境bobl
conda create -n bobl python=3.6
激活环境
conda activate bobl
在Pycharm项目中配置interpreter，设置到conda目录envs下bobl环境的python。
Pytorch安装
虽然项目官方给出的requirements.txt包含pytorch，为了保险起见，还是去Pytorch官方网站上安装一下。Pytorch官方地址:PyTorch
因为我本机没插显卡，安装的cpu版本。
选择对应的命令安装Pytorch库。
Synchronized-BatchNorm-PyTorch repository安装
官方给出的安装说明里面需要部署Synchronized-BatchNorm-PyTorch项目进来。
这里注意一点，需要把Synchronized-BatchNorm-PyTorch项目中的sync_batchnorm拷贝到上级目录。完整的目录接口参考下图：
Global目录Synchronized-BatchNorm-PyTorch项目部署
官方说明里面也需要把Synchronized-BatchNorm-PyTorch项目部署到Global里面。
也是一样要把sync_batchnorm拷贝到上级目录。结构如下：
检测预处理模型下载
需要用到一个检测预处理模型，主要是用来识别照片中的人脸部分的。
注意解压后的位置，结构如下：
下载脸部增强模型文件
官方说明：
下载两个模型zip解压到对应目录下，结构如下：
下载依赖
注意，我这里去掉了pytorch的依赖安装，已经已经装过了。
dlib scikit-image easydict PyYAML dominate>=2.3.1 dill tensorboardX scipy opencv-python einops PySimpleGUI
安装命令：
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.douban.com/simple
完整部署后项目结构
完整的结构如下图：
项目使用
官方给到的图，我就不用了，不能说明问题。我自己准备了两种图，一张是一张人脸的，一张是多张人脸的。
先按照官方给出的命令跑跑看
我们直接使用最下面这个命令，包含划痕去除与高度还原。看一下执行情况。
(bobl) D:\\spyder\\Bringing-Old-Photos-Back-to-Life>python run.py --input\_folder E:\\csdn\\老照片 --output\_folder result1/ --GPU -1 --with\_scratch --HR Running Stage 1: Overall restoration initializing the dataloader model weights loaded directory of testing image: E:\\csdn\\老照片 processing 1.jpg processing 2.jpg Mapping: You are using multi-scale patch attention, conv combine + mask input Now you are processing 1.png C:\\ProgramData\\Anaconda3\\envs\\bobl\\lib\\site-packages\\torch\\nn\\functional.py:3635: UserWarning: Default upsampling behavior when mode=bilinear is changed to align\_corners=False since 0.4 .0. Please specify align\_corners=True if the old behavior is desired. See the documentation of nn.Upsample for details. "See the documentation of nn.Upsample for details.".format(mode) Now you are processing 2.png Finish Stage 1 ... Running Stage 2: Face Detection 12 1 Finish Stage 2 ... Running Stage 3: Face Enhancement dataset \[FaceTestDataset\] of size 13 was created The size of the latent vector size is \[16,16\] Network \[SPADEgenerator\] was created. Total number of parameters: 92.1 million. To see the architecture, do print(network). hi :) Finish Stage 3 ... Running Stage 4: Blending Finish Stage 4 ... All the processing is done. Please check the results. (bobl) D:\\spyder\\Bringing-Old-Photos-Back-to-Life>
输出的文件不但有最终的结果，也有检测出来的每个脸的处理前后效果。结果结构如下：
验证一下
1、多人照片最终的效果验证，下面上图是输出结果图，下图是原始图。可以看出有些划痕已经消失，但是还是有一些，不过整体的任务更立体鲜明了。
2、单人照片最终效果验证，下面上图为结果图，下图为原始图。单人就很明显了，不但划痕都消除了，人也更清晰立体，效果是真不错。
3、模型也会把多人图中的每张脸都识别出来，并且跑出结果，可以对比一下看看，细节还是修复的很好的。
总结
官方还给出了其他的命令，就不一一验证了。整体的效果是非常好的，只是在多人图的时候还有些瑕疵，瑕不掩瑜。
关于Python技术储备
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