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基于深度學習技術的超分辨率圖像算法在華為Atlas 200 DK上的實現

超分辨率圖像處理樣例

功能：使用SRCNN、FSRCNN、VDSR和ESPCN四種模型之一對輸入圖片進行圖像超分辨率處理。
樣例輸入：原始圖片bmp文件。
樣例輸出：帶推理結果的png文件。

前置條件

請檢查以下條件要求是否滿足，如不滿足請按照備注進行相應處理。如果CANN版本升級，請同步檢查第三方依賴是否需要重新安裝（5.0.4及以上版本第三方依賴和5.0.4以下版本有差異，需要重新安裝）。

條件	要求	備注
CANN版本	>=5.0.4	請參考CANN樣例倉介紹中的安裝步驟完成CANN安裝，如果CANN低于要求版本請根據版本說明切換samples倉到對應CANN版本
硬件要求	Atlas200DK/Atlas300(ai1s)	當前已在Atlas200DK和Atlas300測試通過，產品說明請參考硬件平臺，其他產品可能需要另做適配
第三方依賴	opencv	請參考第三方依賴安裝指導（C++樣例）完成對應安裝

樣例準備

獲取源碼包。
可以使用以下兩種方式下載，請選擇其中一種進行源碼準備。

命令行方式下載（下載時間較長，但步驟簡單）。

# 開發環境，非root用戶命令行中執行以下命令下載源碼倉。    
cd ${HOME}     
git clone https://gitee.com/ascend/samples.git

注：如果需要切換到其它tag版本，以v0.5.0為例，可執行以下命令。

git checkout v0.5.0

壓縮包方式下載（下載時間較短，但步驟稍微復雜）。
注：如果需要下載其它版本代碼，請先請根據前置條件說明進行samples倉分支切換。

 # 1. samples倉右上角選擇 【克隆/下載】 下拉框并選擇 【下載ZIP】。    
 # 2. 將ZIP包上傳到開發環境中的普通用戶家目錄中，【例如：${HOME}/ascend-samples-master.zip】。     
 # 3. 開發環境中，執行以下命令，解壓zip包。     
 cd ${HOME}    
 unzip ascend-samples-master.zip

模型轉換。

模型名稱	模型說明	模型下載路徑
SRCNN	圖片生成推理模型。	請參考https://gitee.com/ascend /ModelZoo-TensorFlow/tree/master /TensorFlow/contrib/cv/super_resolution /ATC_SRCNN_caffe_AE目錄中README.md 下載原始模型章節的模型文件。
FSRCNN	圖片生成推理模型。	請參考https://gitee.com/ascend /ModelZoo-TensorFlow/tree/master /TensorFlow/contrib/cv/super_resolution /ATC_FSRCNN_caffe_AE目錄中README.md 下載原始模型章節的模型文件。
VDSR	圖片生成推理模型。	請參考https://gitee.com/ascend /ModelZoo-TensorFlow/tree/master /TensorFlow/contrib/cv/super_resolution /ATC_VDSR_caffe_AE目錄中README.md 下載原始模型章節的模型文件。
ESPCN	圖片生成推理模型。	請參考https://gitee.com/ascend /ModelZoo-TensorFlow/tree/master /TensorFlow/contrib/cv/super_resolution /ATC_ESPCN_caffe_AE目錄中README.md 下載原始模型章節的模型文件。

# 為了方便下載，在這里直接給出原始模型下載及模型轉換命令,可以直接拷貝執行。也可以參照上表在modelzoo中下載并手工轉換，以了解更多細節。   
#此處模型下載以SRCNN模型為例
cd $HOME/samples/cplusplus/contrib/super_resolution/model     
wget https://modelzoo-train-atc.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/003_Atc_Models/AE/ATC%20Model/super_resolution/SRCNN/SRCNN.caffemodel
wget https://modelzoo-train-atc.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/003_Atc_Models/AE/ATC%20Model/super_resolution/SRCNN/SRCNN.prototxt
#使用SRCNN模型：
atc --model=./SRCNN.prototxt --weight=./SRCNN.caffemodel --framework=0 --input_format=NCHW --input_shape="data: 1, 1, 768, 768" --output=./SRCNN_768_768 --soc_version=Ascend310 --output_type=FP32
#使用FSRCNN模型：
atc --model=./FSRCNN.prototxt --weight=./FSRCNN.caffemodel --framework=0 --input_format=NCHW --input_shape="data: 1, 1, 256, 256" --output=./FSRCNN_256_256 --soc_version=Ascend310 --output_type=FP32
#使用ESPCN模型：
atc --model=./ESPCN.prototxt --weight=./ESPCN.caffemodel --framework=0 --input_format=NCHW --input_shape="data: 1, 1, 256, 256" --output=./ESPCN_256_256 --soc_version=Ascend310 --output_type=FP32
#使用VDSR模型：
atc --model=./VDSR.prototxt --weight=./VDSR.caffemodel --framework=0 --input_format=NCHW --input_shape="data: 1, 1, 768, 768" --output=./VDSR_768_768 --soc_version=Ascend310 --output_type=FP32

樣例部署

執行以下命令，執行編譯腳本，開始樣例編譯。

cd $HOME/samples/cplusplus/contrib/super_resolution/scripts    
bash sample_build.sh

樣例運行

注：開發環境與運行環境合一部署，請跳過步驟1，直接執行步驟2即可。

執行以下命令,將開發環境的 **super_resolution ** 目錄上傳到運行環境中，例如 /home/HwHiAiUser，并以HwHiAiUser（運行用戶）登錄運行環境（Host）。

# 【xxx.xxx.xxx.xxx】為運行環境ip，200DK在USB連接時一般為192.168.1.2，300（ai1s）為對應的公網ip。
scp -r $HOME/samples/cplusplus/contrib/super_resolution HwHiAiUser@xxx.xxx.xxx.xxx:/home/HwHiAiUser   
ssh HwHiAiUser@xxx.xxx.xxx.xxx     
cd $HOME/samples/cplusplus/contrib/super_resolution/scripts