OpenCV: DNN超采样，性能差，只能整数

• 说明及各模型下载

https://github.com/opencv/opencv_contrib/tree/master/modules/dnn_superres

• 结论

时髦归时髦，我在虚拟机中测试，性能非常之差。

而且更可笑的是，必须是整数，这基本没有应用场景。

• 代码

  import cv2
  from cv2 import dnn_superres
  import time

  def super_resolution(input_path, model_path, model_name, scale):
  # 初始化
  sr = dnn_superres.DnnSuperResImpl_create()
  print(model_path)
  # 读取模型
  sr.readModel(model_path)
  sr.setModel(model_name, scale)

    # 读取图像
    img = cv2.imread(input_path)
    if img is None:
        print("无法读取图像")
        return
    
    # 记录时间
    start_time = time.time()
    
    for index in range(count):
        # 超分辨率重建
        result = sr.upsample(img)
    
    print('%s cost time: %.2f ms' % (model_path, (time.time()-start_time)*1000/count))
    
    return result

  models=[
  ['EDSR_x2.pb', 2, 'edsr'],
  ['ESPCN_x2.pb', 2, 'espcn'],
  ['FSRCNN-small_x2.pb', 2, 'fsrcnn'],
  ['FSRCNN_x2.pb', 2, 'fsrcnn'],
  ['LapSRN_x2.pb', 2, 'lapsrn'],
  ['EDSR_x3.pb', 3, 'edsr'],
  ['ESPCN_x3.pb', 3, 'espcn'],
  ['FSRCNN-small_x3.pb', 3, 'fsrcnn'],
  ['FSRCNN_x3.pb', 3, 'fsrcnn'],
  ['LapSRN_x4.pb', 4, 'lapsrn'],
  ['EDSR_x4.pb', 4, 'edsr'],
  ['ESPCN_x4.pb', 4, 'espcn'],
  ['FSRCNN-small_x4.pb', 4, 'fsrcnn'],
  ['FSRCNN_x4.pb', 4, 'fsrcnn'],
  ['LapSRN_x8.pb', 8, 'lapsrn']
  ]

  test_file='lotus-300x300.jpg'
  test_file='lotus-600x600.jpg'

  count=10
  scale=2
  for model in models:
  super_resolution(
  test_file,
  "models/"+model[0],
  model[2],
  model[1])