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我正在尝试这篇文章；

https://towardsdatascience.com/deep-learning-based-super-resolution-with-opencv-4fd736678066

这是从文章中复制的代码；

从 cv2 导入 cv2 导入 dnn_superres

sr = dnn_superres.DnnSuperResImpl_create()

图像 = cv2.imread('./input.png')

路径 = "EDSR_x3.pb" sr.readModel(路径)

sr.setModel("edsr", 3)

结果 = sr.upsample(图像)

cv2.imwrite("./upscaled.png", 结果)

我也试过opencv超分辨率教程；

https://docs.opencv.org/master/d5/d29/tutorial_dnn_superres_upscale_image_single.html

从 cv2 导入 cv2 导入 dnn_superres

sr = dnn_superres.DnnSuperResImpl_create()

image = cv2.imread('./image.png')

路径 = "EDSR_x4.pb" sr.readModel(路径)

sr.setModel("edsr", 4)

结果 = sr.upsample(图像)

cv2.imwrite("./upscaled.png", 结果)

我的环境是 anaconda3 opencv 4.3.0。我要么从标题中得到错误，要么在运行 opencv 示例时被“杀死”。

*我的文件目录都在示例代码的同一级别。我只想更改我的图像文件名。我确实尝试从 cmake 编译 opencv 和 opencv_contrib 但是，我不知道如何让 python 从源代码中引用 opencv 和 opencv_contrib。如果按照此文档从源代码安装 opencv； https://d *ocs.opencv.org/3.4/d2/de6/tutorial_py_setup_in_ubuntu.html

我选择使用 opencv 4.3.0 的 anaconda 包装，因为我遇到了太多依赖和错误安装的包问题。

我在一次聚会上的朋友设法应用了文章中的代码，就像文章描述的那样，而我试图完全按照他的做法，使用 anaconda 环境。我的问题是否源于我的虚拟环境或 opencv 包版本或代码本身？我确实有另一个同事从我的 github 分支运行我的代码，他遇到了我完全相同的问题。我应该如何评估我遇到的错误并应用我发现的超分辨率示例？

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错误“未指定模型”来自网络为空的事实。您必须实际下载模型，然后提供“sr.readModel()”函数的路径。

如果你这样做了，但它仍然不起作用，你可以尝试以下两件事：

  1. 尝试使用较小的图像（.png 格式）。

  2. 从源代码构建 OpenCV 。不要忘记contrib 模块（这是 dnn_superres 模块所在的位置）。你说你在链接 python 时遇到问题。我建议使用本教程。在遵循该教程之后，执行以下命令（在您已经执行之后sudo make install），以链接 python 库：

sudo ldconfig

于 2020-06-30T13:35:24.433 回答