Python 去雾图像处理代码示例：使用 PyTorch 模型进行去雾

这段代码展示了一个使用 PyTorch 模型进行图像去雾处理的简单示例。

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(torch.cat((data_hazy, clean_image),0), '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. 图像读取与预处理：

   • Image.open(image_path)：读取指定路径的图像文件。
   • np.asarray(data_hazy)/255.0：将图像数据转换为 NumPy 数组，并将其归一化到 0 到 1 之间。
   • torch.from_numpy(data_hazy).float()：将 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量，并设置为浮点类型。
   • data_hazy.permute(2,0,1)：对张量进行维度变换，使其符合 PyTorch 模型的输入要求。
   • data_hazy.cuda().unsqueeze(0)：将张量移动到 GPU 上，并添加一个额外的维度，以便与模型的批量处理功能兼容。

2. 加载去雾模型：

   • dehaze_net = net.dehaze_net().cuda()：创建并加载去雾模型到 GPU 上。
   • dehaze_net.load_state_dict(torch.load('snapshots/dehazer.pth'))：加载预训练模型参数。

3. 进行去雾处理：

   • clean_image = dehaze_net(data_hazy)：使用模型对输入图像进行去雾处理，并获取处理后的图像。

4. 保存处理结果：

   • torchvision.utils.save_image(torch.cat((data_hazy, clean_image),0), 'F:/Pycharm/VD-end/images/' + image_path.split('/')[-1])：将原始图像和处理后的图像拼接在一起，并保存到指定的路径中。

5. 循环处理图像列表：

   • test_list = glob.glob('F:/Pycharm/VD-foggy/images/train/*')：获取指定路径下的所有图像文件路径。
   • 使用循环遍历图像列表，对每个图像执行上述步骤，完成去雾处理。

这段代码演示了一个简单的图像去雾处理流程，通过使用预训练模型，可以方便地进行图像去雾处理。