OpenCV中超分辨率（Super Resolution）模块类cv::dnn_superres::DnnSuperResImpl

• 操作系统：ubuntu22.04
• OpenCV版本：OpenCV4.9
• IDE:Visual Studio Code
• 编程语言：C++11

算法描述

OpenCV中超分辨率（Super Resolution）模块的一个内部实现类。它属于dnn_superres模块，用于加载和运行基于深度学习的图像超分辨率模型。

这个类是 OpenCV 中用于执行 深度学习超分辨率推理 的主要类。你可以用它来加载预训练的超分辨率模型（如 EDSR、ESPCN、FSRCNN、LapSRN 等），并对图像进行放大。

使用步骤

1. 创建 DnnSuperRes 对象

#include <opencv2/dnn_superres.hpp>
cv::dnn_superres::DnnSuperResImpl sr;

或者使用智能指针方式：

Ptr<cv::dnn_superres::DnnSuperResImpl> sr = makePtr<cv::dnn_superres::DnnSuperResImpl>();

2. 加载模型

OpenCV 的超分辨率模块支持以下模型架构：

• edsr
• espcn
• fsrcnn
• lapsrn

示例代码：

sr.readModel("EDSR_x3.pb"); // 替换为你的模型路径
sr.setModel("edsr", 3);     // 指定模型类型和放大倍数

3. 超分推理

Mat img = imread("input.jpg");
Mat result;

sr.upsample(img, result);

imwrite("output.jpg", result);

示例代码

#include <opencv2/dnn_superres.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    using namespace cv;
    using namespace cv::dnn_superres;

    // 创建超分辨率对象
    DnnSuperResImpl sr;

    // 加载模型
    sr.readModel( "FSRCNN_x3.pb" );
    sr.setModel( "fsrcnn", 3 );

    // 读取图像
    Mat img = imread( "/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/Lenna.png" );
    if ( img.empty() )
    {
        std::cerr << "Failed to load image!" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 超分辨率推理
    Mat result;
    sr.upsample( img, result );

    // 保存结果
    imwrite( "output.jpg", result );

    imshow( "Original", img );
    imshow( "Super Resolved", result );
    waitKey( 0 );

    return 0;
}

运行结果

图像确实变得很大，清晰度也没变

代码中模型文件下载地址：https://download.csdn.net/download/jndingxin/91263821