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Comment utiliser le code Python pour supprimer le moiré des images
- PHPzavant
- 2023-05-16 22:40:241003parcourir
1. Introduction
Lorsque la fréquence spatiale des pixels de l'élément photosensible est proche de la fréquence spatiale des rayures dans l'image, un nouveau motif d'interférence ondulé, appelé motif de moiré, peut être produit. La texture en forme de grille du capteur crée un tel motif. Si les fines bandes du motif coupent la structure du capteur selon un petit angle, cela produira un effet d'interférence notable dans l'image. Ce phénomène est très courant dans la photographie de mode avec des textures fines comme le tissu. Ce motif de moiré peut apparaître par la luminosité ou la couleur. Mais ici, seule l'image moirée produite lors du remake est traitée.
La recapture consiste à capturer une image à partir de l'écran de l'ordinateur, ou à prendre une photo contre l'écran ; cette méthode produira un phénomène de moiré sur l'image
L'idée principale de traitement du papier
-
L'image originale est obtenue par transformation de Haar Quatre cartes de caractéristiques sous-échantillonnées (cA à deux échantillons, cH horizontal haute fréquence horizontal, cV vertical vertical haute fréquence, cD diagonale oblique haute fréquence sous l'image originale)
Ensuite, utilisez quatre CNN indépendants pour sous-échantillonner les quatre convolutions et regroupements de cartes de fonctionnalités, extraire des informations sur les fonctionnalités
Le texte original compare ensuite chaque canal et chaque pixel des trois résultats de convolution et de regroupement d'informations haute fréquence, et prend max
pour terminer l'étape précédente Le résultat obtenu et le résultat après la mise en commun de convolution cA sont transformés en un produit cartésien
Adresse papier
2.Reproduction de la structure du réseau
Comme le montre la figure ci-dessous, ce projet reproduit l'image de la méthode Moiré du papier et la partie traitement des données ont été modifiées, et la structure du réseau fait également référence à la structure du code source, et quatre cartes de caractéristiques de sous-échantillonnage sont générées pour l'image au lieu des trois dans le papier. peut faire référence à la méthode de traitement spécifique.
import math
import paddle
import paddle.nn as nn
import paddle.nn.functional as F
# import pywt
from paddle.nn import Linear, Dropout, ReLU
from paddle.nn import Conv2D, MaxPool2D
class mcnn(nn.Layer):
def __init__(self, num_classes=1000):
super(mcnn, self).__init__()
self.num_classes = num_classes
self._conv1_LL = Conv2D(3,32,7,stride=2,padding=1,)
# self.bn1_LL = nn.BatchNorm2D(128)
self._conv1_LH = Conv2D(3,32,7,stride=2,padding=1,)
# self.bn1_LH = nn.BatchNorm2D(256)
self._conv1_HL = Conv2D(3,32,7,stride=2,padding=1,)
# self.bn1_HL = nn.BatchNorm2D(512)
self._conv1_HH = Conv2D(3,32,7,stride=2,padding=1,)
# self.bn1_HH = nn.BatchNorm2D(256)
self.pool_1_LL = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2, padding=0)
self.pool_1_LH = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2, padding=0)
self.pool_1_HL = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2, padding=0)
self.pool_1_HH = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2, padding=0)
self._conv2 = Conv2D(32,16,3,stride=2,padding=1,)
self.pool_2 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2, padding=0)
self.dropout2 = Dropout(p=0.5)
self._conv3 = Conv2D(16,32,3,stride=2,padding=1,)
self.pool_3 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2, padding=0)
self._conv4 = Conv2D(32,32,3,stride=2,padding=1,)
self.pool_4 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2, padding=0)
self.dropout4 = Dropout(p=0.5)
# self.bn1_HH = nn.BatchNorm1D(256)
self._fc1 = Linear(in_features=64,out_features=num_classes)
self.dropout5 = Dropout(p=0.5)
self._fc2 = Linear(in_features=2,out_features=num_classes)
def forward(self, inputs1, inputs2, inputs3, inputs4):
x1_LL = self._conv1_LL(inputs1)
x1_LL = F.relu(x1_LL)
x1_LH = self._conv1_LH(inputs2)
x1_LH = F.relu(x1_LH)
x1_HL = self._conv1_HL(inputs3)
x1_HL = F.relu(x1_HL)
x1_HH = self._conv1_HH(inputs4)
x1_HH = F.relu(x1_HH)
pool_x1_LL = self.pool_1_LL(x1_LL)
pool_x1_LH = self.pool_1_LH(x1_LH)
pool_x1_HL = self.pool_1_HL(x1_HL)
pool_x1_HH = self.pool_1_HH(x1_HH)
temp = paddle.maximum(pool_x1_LH, pool_x1_HL)
avg_LH_HL_HH = paddle.maximum(temp, pool_x1_HH)
inp_merged = paddle.multiply(pool_x1_LL, avg_LH_HL_HH)
x2 = self._conv2(inp_merged)
x2 = F.relu(x2)
x2 = self.pool_2(x2)
x2 = self.dropout2(x2)
x3 = self._conv3(x2)
x3 = F.relu(x3)
x3 = self.pool_3(x3)
x4 = self._conv4(x3)
x4 = F.relu(x4)
x4 = self.pool_4(x4)
x4 = self.dropout4(x4)
x4 = paddle.flatten(x4, start_axis=1, stop_axis=-1)
x5 = self._fc1(x4)
x5 = self.dropout5(x5)
out = self._fc2(x5)
return out
model_res = mcnn(num_classes=2)
paddle.summary(model_res,[(1,3,512,384),(1,3,512,384),(1,3,512,384),(1,3,512,384)])---------------------------------------------------------------------------
Layer (type) Input Shape Output Shape Param #
===========================================================================
Conv2D-1 [[1, 3, 512, 384]] [1, 32, 254, 190] 4,736
Conv2D-2 [[1, 3, 512, 384]] [1, 32, 254, 190] 4,736
Conv2D-3 [[1, 3, 512, 384]] [1, 32, 254, 190] 4,736
Conv2D-4 [[1, 3, 512, 384]] [1, 32, 254, 190] 4,736
MaxPool2D-1 [[1, 32, 254, 190]] [1, 32, 127, 95] 0
MaxPool2D-2 [[1, 32, 254, 190]] [1, 32, 127, 95] 0
MaxPool2D-3 [[1, 32, 254, 190]] [1, 32, 127, 95] 0
MaxPool2D-4 [[1, 32, 254, 190]] [1, 32, 127, 95] 0
Conv2D-5 [[1, 32, 127, 95]] [1, 16, 64, 48] 4,624
MaxPool2D-5 [[1, 16, 64, 48]] [1, 16, 32, 24] 0
Dropout-1 [[1, 16, 32, 24]] [1, 16, 32, 24] 0
Conv2D-6 [[1, 16, 32, 24]] [1, 32, 16, 12] 4,640
MaxPool2D-6 [[1, 32, 16, 12]] [1, 32, 8, 6] 0
Conv2D-7 [[1, 32, 8, 6]] [1, 32, 4, 3] 9,248
MaxPool2D-7 [[1, 32, 4, 3]] [1, 32, 2, 1] 0
Dropout-2 [[1, 32, 2, 1]] [1, 32, 2, 1] 0
Linear-1 [[1, 64]] [1, 2] 130
Dropout-3 [[1, 2]] [1, 2] 0
Linear-2 [[1, 2]] [1, 2] 6
===========================================================================
Total params: 37,592
Trainable params: 37,592
Non-trainable params: 0
---------------------------------------------------------------------------
Input size (MB): 9.00
Forward/backward pass size (MB): 59.54
Params size (MB): 0.14
Estimated Total Size (MB): 68.68
---------------------------------------------------------------------------
{'total_params': 37592, 'trainable_params': 37592}3. Prétraitement des données
Différent du code source, ce projet intègre la partie de décomposition en ondelettes de l'image dans la partie de lecture des données, c'est-à-dire qu'elle est modifiée en décomposition en ondelettes en ligne, et Effectuez une décomposition en ondelettes et enregistrez l'image hors ligne plutôt que dans le code source. Tout d’abord, définissez la fonction de décomposition en ondelettes
!pip install PyWavelets
import numpy as np
import pywt
def splitFreqBands(img, levRows, levCols):
halfRow = int(levRows/2)
halfCol = int(levCols/2)
LL = img[0:halfRow, 0:halfCol]
LH = img[0:halfRow, halfCol:levCols]
HL = img[halfRow:levRows, 0:halfCol]
HH = img[halfRow:levRows, halfCol:levCols]
return LL, LH, HL, HH
def haarDWT1D(data, length):
avg0 = 0.5;
avg1 = 0.5;
dif0 = 0.5;
dif1 = -0.5;
temp = np.empty_like(data)
# temp = temp.astype(float)
temp = temp.astype(np.uint8)
h = int(length/2)
for i in range(h):
k = i*2
temp[i] = data[k] * avg0 + data[k + 1] * avg1;
temp[i + h] = data[k] * dif0 + data[k + 1] * dif1;
data[:] = temp
# computes the homography coefficients for PIL.Image.transform using point correspondences
def fwdHaarDWT2D(img):
img = np.array(img)
levRows = img.shape[0];
levCols = img.shape[1];
# img = img.astype(float)
img = img.astype(np.uint8)
for i in range(levRows):
row = img[i,:]
haarDWT1D(row, levCols)
img[i,:] = row
for j in range(levCols):
col = img[:,j]
haarDWT1D(col, levRows)
img[:,j] = col
return splitFreqBands(img, levRows, levCols)!cd "data/data188843/" && unzip -q 'total_images.zip'
import os
recapture_keys = [ 'ValidationMoire']
original_keys = ['ValidationClear']
def get_image_label_from_folder_name(folder_name):
"""
:param folder_name:
:return:
"""
for key in original_keys:
if key in folder_name:
return 'original'
for key in recapture_keys:
if key in folder_name:
return 'recapture'
return 'unclear'
label_name2label_id = {
'original': 0,
'recapture': 1,}
src_image_dir = "data/data188843/total_images"
dst_file = "data/data188843/total_images/train.txt"
image_folder = [file for file in os.listdir(src_image_dir)]
print(image_folder)
image_anno_list = []
for folder in image_folder:
label_name = get_image_label_from_folder_name(folder)
# label_id = label_name2label_id.get(label_name, 0)
label_id = label_name2label_id[label_name]
folder_path = os.path.join(src_image_dir, folder)
image_file_list = [file for file in os.listdir(folder_path) if
file.endswith('.jpg') or file.endswith('.jpeg') or
file.endswith('.JPG') or file.endswith('.JPEG') or file.endswith('.png')]
for image_file in image_file_list:
# if need_root_dir:
# image_path = os.path.join(folder_path, image_file)
# else:
image_path = image_file
image_anno_list.append(folder +"/"+image_path +"\t"+ str(label_id) + '\n')
dst_path = os.path.dirname(src_image_dir)
if not os.path.exists(dst_path):
os.makedirs(dst_path)
with open(dst_file, 'w') as fd:
fd.writelines(image_anno_list)import paddle
import numpy as np
import pandas as pd
import PIL.Image as Image
from paddle.vision import transforms
# from haar2D import fwdHaarDWT2D
paddle.disable_static()
# 定义数据预处理
data_transforms = transforms.Compose([
transforms.Resize(size=(448,448)),
transforms.ToTensor(), # transpose操作 + (img / 255)
# transforms.Normalize( # 减均值 除标准差
# mean=[0.31169346, 0.25506335, 0.12432463],
# std=[0.34042713, 0.29819837, 0.1375536])
#计算过程：output[channel] = (input[channel] - mean[channel]) / std[channel]
])
# 构建Dataset
class MyDataset(paddle.io.Dataset):
"""
步骤一：继承paddle.io.Dataset类
"""
def __init__(self, train_img_list, val_img_list, train_label_list, val_label_list, mode='train', ):
"""
步骤二：实现构造函数，定义数据读取方式，划分训练和测试数据集
"""
super(MyDataset, self).__init__()
self.img = []
self.label = []
# 借助pandas读csv的库
self.train_images = train_img_list
self.test_images = val_img_list
self.train_label = train_label_list
self.test_label = val_label_list
if mode == 'train':
# 读train_images的数据
for img,la in zip(self.train_images, self.train_label):
self.img.append('/home/aistudio/data/data188843/total_images/'+img)
self.label.append(paddle.to_tensor(int(la), dtype='int64'))
else:
# 读test_images的数据
for img,la in zip(self.test_images, self.test_label):
self.img.append('/home/aistudio/data/data188843/total_images/'+img)
self.label.append(paddle.to_tensor(int(la), dtype='int64'))
def load_img(self, image_path):
# 实际使用时使用Pillow相关库进行图片读取即可，这里我们对数据先做个模拟
image = Image.open(image_path).convert('RGB')
# image = data_transforms(image)
return image
def __getitem__(self, index):
"""
步骤三：实现__getitem__方法，定义指定index时如何获取数据，并返回单条数据（训练数据，对应的标签）
"""
image = self.load_img(self.img[index])
LL, LH, HL, HH = fwdHaarDWT2D(image)
label = self.label[index]
# print(LL.shape)
# print(LH.shape)
# print(HL.shape)
# print(HH.shape)
LL = data_transforms(LL)
LH = data_transforms(LH)
HL = data_transforms(HL)
HH = data_transforms(HH)
print(type(LL))
print(LL.dtype)
return LL, LH, HL, HH, np.array(label, dtype='int64')
def __len__(self):
"""
步骤四：实现__len__方法，返回数据集总数目
"""
return len(self.img)
image_file_txt = '/home/aistudio/data/data188843/total_images/train.txt'
with open(image_file_txt) as fd:
lines = fd.readlines()
train_img_list = list()
train_label_list = list()
for line in lines:
split_list = line.strip().split()
image_name, label_id = split_list
train_img_list.append(image_name)
train_label_list.append(label_id)
# print(train_img_list)
# print(train_label_list)
# 测试定义的数据集
train_dataset = MyDataset(mode='train',train_label_list=train_label_list, train_img_list=train_img_list, val_img_list=train_img_list, val_label_list=train_label_list)
# test_dataset = MyDataset(mode='test')
# 构建训练集数据加载器
train_loader = paddle.io.DataLoader(train_dataset, batch_size=2, shuffle=True)
# 构建测试集数据加载器
valid_loader = paddle.io.DataLoader(train_dataset, batch_size=2, shuffle=True)
print('=============train dataset=============')
for LL, LH, HL, HH, label in train_dataset:
print('label: {}'.format(label))
break4. Entraînement du modèle
model2 = paddle.Model(model_res)
model2.prepare(optimizer=paddle.optimizer.Adam(parameters=model2.parameters()),
loss=nn.CrossEntropyLoss(),
metrics=paddle.metric.Accuracy())
model2.fit(train_loader,
valid_loader,
epochs=5,
verbose=1,
).Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!