Golang开源图像超分辨率工具推荐

Golang开源图像超分辨率工具推荐 大家好，

我想分享一些信息，以防有人需要图像或视频超分辨率 AI 程序：

对于带图形用户界面的版本（仅限图像），我推荐 GitHub - upscayl/upscayl: 🆙 Upscayl - 为 Linux、MacOS 和 Windows 构建的免费开源 AI 图像超分辨率工具，秉承 Linux 优先的理念。。

对于命令行界面版本（图像 || 视频），我推荐 GitHub - hollowaykeanho/Upscaler: 使用 XinTao 和 Upscayl 的 RealESGAN 产品进行图像和视频超分辨率的整合可执行文件。。

如果你想与 Go 语言交互，使用 os/exec 包调用命令行版本会是一个简单易行的选择。否则，你就需要使用 C/C++ 与源代码进行交互。

祝好。


更多关于Golang开源图像超分辨率工具推荐的实战教程也可以访问 https://www.itying.com/category-94-b0.html

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对于在Go中集成图像超分辨率功能，推荐使用github.com/fogleman/gg配合os/exec调用外部AI工具。以下是示例代码：

package main

import (
    "fmt"
    "os"
    "os/exec"
    "path/filepath"
)

func upscaleImage(inputPath, outputPath string) error {
    // 调用Upscaler命令行工具
    cmd := exec.Command("upscaler-cli", 
        "--input", inputPath,
        "--output", outputPath,
        "--model", "realesrgan-x4plus")
    
    cmd.Stdout = os.Stdout
    cmd.Stderr = os.Stderr
    
    return cmd.Run()
}

func batchUpscale(inputDir, outputDir string) error {
    return filepath.Walk(inputDir, func(path string, info os.FileInfo, err error) error {
        if err != nil || info.IsDir() {
            return err
        }
        
        ext := filepath.Ext(path)
        if ext == ".jpg" || ext == ".png" || ext == ".jpeg" {
            relPath, _ := filepath.Rel(inputDir, path)
            outputPath := filepath.Join(outputDir, relPath)
            
            fmt.Printf("处理: %s -> %s\n", path, outputPath)
            return upscaleImage(path, outputPath)
        }
        return nil
    })
}

func main() {
    // 单张图片处理
    err := upscaleImage("input.jpg", "output.jpg")
    if err != nil {
        fmt.Printf("处理失败: %v\n", err)
    }
    
    // 批量处理
    err = batchUpscale("./images", "./upscaled")
    if err != nil {
        fmt.Printf("批量处理失败: %v\n", err)
    }
}

如果需要纯Go实现，可以考虑集成ONNX Runtime：

package main

import (
    "github.com/onnx/onnx-go"
    "gorgonia.org/tensor"
)

type ESRGANModel struct {
    backend *onnx.Backend
    session *onnx.Session
}

func LoadESRGAN(modelPath string) (*ESRGANModel, error) {
    backend := onnx.NewBackend()
    model, err := backend.LoadModel(modelPath)
    if err != nil {
        return nil, err
    }
    
    session, err := backend.NewSession(model)
    if err != nil {
        return nil, err
    }
    
    return &ESRGANModel{
        backend: backend,
        session: session,
    }, nil
}

func (m *ESRGANModel) Upscale(input tensor.Tensor) (tensor.Tensor, error) {
    inputs := map[string]interface{}{"input": input}
    outputs, err := m.session.Run(inputs)
    if err != nil {
        return nil, err
    }
    
    return outputs["output"].(tensor.Tensor), nil
}

对于视频处理，可以使用github.com/h2non/bimg进行帧提取：

package main

import (
    "github.com/h2non/bimg"
    "os"
)

func extractVideoFrames(videoPath, outputDir string) error {
    // 使用FFmpeg提取帧
    cmd := exec.Command("ffmpeg",
        "-i", videoPath,
        "-vf", "fps=30",
        filepath.Join(outputDir, "frame_%04d.png"))
    
    return cmd.Run()
}

func processVideoFrames(inputDir, outputDir string) error {
    files, err := os.ReadDir(inputDir)
    if err != nil {
        return err
    }
    
    for _, file := range files {
        if filepath.Ext(file.Name()) == ".png" {
            inputPath := filepath.Join(inputDir, file.Name())
            outputPath := filepath.Join(outputDir, file.Name())
            
            // 使用bimg进行预处理
            buffer, err := bimg.Read(inputPath)
            if err != nil {
                return err
            }
            
            processed, err := bimg.NewImage(buffer).Process(bimg.Options{
                Quality: 95,
                Type:    bimg.PNG,
            })
            if err != nil {
                return err
            }
            
            bimg.Write(outputPath, processed)
        }
    }
    return nil
}

这些示例展示了在Go中集成超分辨率功能的几种方法，包括命令行调用、ONNX模型集成和视频帧处理。

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