# 地铁隧道影像超分辨率重建

**Repository Path**: Imagawa_arc/Subway-Tunnel-Image-Super-resolution

## Basic Information

- **Project Name**: 地铁隧道影像超分辨率重建
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 2
- **Created**: 2021-11-05
- **Last Updated**: 2024-01-21

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 地铁隧道影像超分辨率重建
#### 1.需要的 python 依赖
pytorch >= 1.7
```
conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit=11.0 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
```
wandb
```
pip install wandb -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 
```
matplotlib
```
pip install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
```
opencv
```
pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
```
gdal
```
conda install gdal 
```
亦或通过下载whl文件安装

#### 2.下载python文件
下载super4XX文件夹和super4X.py文件

#### 3.下载模型
两个模型略有不同，两个均可

链接:https://pan.baidu.com/s/16QktXaP2HzVusXL-Fe95hg 提取码:cipf 

#### 4.使用模型
将inputs参数和model_path参数替换为tiff文件和下载的model文件
```
python D:\RS\X4_file\super4X.py --inputs D:\RS\X4_file\data\837_1012_Initialized.tif --model_path D:\RS\X4_file\X4002.pth
```
生成的结果在tiff文件夹同父目录中文件夹'X4-TIF'中

#### 5.图像过大的处理方式
如果图像太大了，显卡性能不够，则可以在super4X.py中替换import为
```
从 from super4XX.res4fc import super_resolution_X4
替换为 from super4XX.res4fc_bigimg import super_resolution_X4
```

#### Reference
Xintao Wang, Ke Yu, Kelvin C.K. Chan, Chao Dong and Chen Change Loy. BasicSR: Open Source Image and Video Restoration Toolbox. https://github.com/xinntao/BasicSR, 2020.