Python 代码：使用深度学习模型进行图像去雾

以下是使用 Python 代码进行图像去雾的示例，代码使用了深度学习模型来实现去雾功能。

def dehaze_image(image_path):
	data_hazy = Image.open(image_path)
	data_hazy = (np.asarray(data_hazy)/255.0)

	data_hazy = torch.from_numpy(data_hazy).float()
	data_hazy = data_hazy.permute(2,0,1)
	data_hazy = data_hazy.cuda().unsqueeze(0)

	dehaze_net = net.dehaze_net().cuda()
	dehaze_net.load_state_dict(torch.load('snapshots/dehazer.pth'))

	clean_image = dehaze_net(data_hazy)
	torchvision.utils.save_image(clean_image, 'F:/Pycharm/VD-end/images/' + image_path.split('/')[-1])


if __name__ == '__main__':
	test_list = glob.glob('F:/Pycharm/VD-foggy/images/train/*')

	for image in test_list:
		dehaze_image(image)
		print(image, 'done!')

代码解释：

1. dehaze_image(image_path) 函数：

   • 读取图像文件 image_path。
   • 将图像数据转换为 PyTorch 张量。
   • 使用 dehaze_net 模型进行去雾处理。
   • 将去雾后的图像保存到 F:/Pycharm/VD-end/images/ 目录下。

2. if __name__ == '__main__': 代码块：

   • 使用 glob.glob() 函数获取所有待处理图像的路径。
   • 循环遍历每个图像文件，调用 dehaze_image() 函数进行处理。

修改后的代码：

代码已修改，只保存去雾后的图像，并移除 torch.cat 操作。

def dehaze_image(image_path):
	data_hazy = Image.open(image_path)
	data_hazy = (np.asarray(data_hazy)/255.0)

	data_hazy = torch.from_numpy(data_hazy).float()
	data_hazy = data_hazy.permute(2,0,1)
	data_hazy = data_hazy.cuda().unsqueeze(0)

	dehaze_net = net.dehaze_net().cuda()
	dehaze_net.load_state_dict(torch.load('snapshots/dehazer.pth'))

	clean_image = dehaze_net(data_hazy)
	torchvision.utils.save_image(clean_image, 'F:/Pycharm/VD-end/images/' + image_path.split('/')[-1])


if __name__ == '__main__':
	test_list = glob.glob('F:/Pycharm/VD-foggy/images/train/*')

	for image in test_list:
		dehaze_image(image)
		print(image, 'done!')

注意：

• 需要安装必要的库，例如 torch, torchvision, numpy, PIL。
• 需要确保 snapshots/dehazer.pth 文件存在，该文件包含训练好的去雾模型。
• 可以修改代码中的路径以适应你的文件结构。

通过以上代码，你可以使用深度学习模型对图像进行去雾处理，并保存处理后的结果。