项目简介

智能图像处理工具是一个基于深度学习的综合性图像处理平台，集成了图像增强、目标检测、风格迁移、图像分割等多种AI功能。该工具使用最新的计算机视觉技术，为用户提供专业级的图像处理体验。

项目采用PyTorch框架构建深度学习模型，支持GPU加速处理，能够快速处理高分辨率图像。同时提供了友好的Web界面，让用户能够轻松使用各种AI图像处理功能。

核心功能

  • 图像增强

    使用AI算法进行图像去噪、超分辨率重建、色彩增强等处理。

  • 目标检测

    基于YOLO和R-CNN算法，精确识别和定位图像中的物体。

  • 风格迁移

    将艺术风格应用到普通照片上，创造独特的艺术效果。

  • 图像分割

    精确分割图像中的不同区域，支持语义分割和实例分割。

  • 人脸识别

    检测和识别图像中的人脸，支持表情分析和年龄估计。

  • 文字识别

    OCR文字识别功能，支持多语言文本提取和识别。

在线演示

上传图像并选择处理方式来体验AI图像处理功能：

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图像增强
提升图像质量和清晰度
目标检测
识别图像中的物体
风格迁移
应用艺术风格效果
图像分割
分割图像不同区域
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技术实现

项目使用PyTorch深度学习框架，结合OpenCV进行图像预处理，通过Flask提供Web API服务。

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image
import cv2
import numpy as np

class ImageProcessor:
    def __init__(self, model_path):
        self.device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
        self.model = torch.load(model_path, map_location=self.device)
        self.model.eval()
        
        self.transform = transforms.Compose([
            transforms.Resize((256, 256)),
            transforms.ToTensor(),
            transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], 
                               std=[0.229, 0.224, 0.225])
        ])
    
    def enhance_image(self, image_path):
        """图像增强处理"""
        image = Image.open(image_path).convert('RGB')
        input_tensor = self.transform(image).unsqueeze(0).to(self.device)
        
        with torch.no_grad():
            enhanced = self.model(input_tensor)
            enhanced = enhanced.squeeze().cpu().numpy()
            enhanced = np.transpose(enhanced, (1, 2, 0))
            enhanced = np.clip(enhanced * 255, 0, 255).astype(np.uint8)
        
        return enhanced
    
    def detect_objects(self, image_path):
        """目标检测"""
        image = cv2.imread(image_path)
        height, width = image.shape[:2]
        
        # 预处理
        blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1/255.0, (416, 416), swapRB=True, crop=False)
        
        # 推理
        self.model.setInput(blob)
        outputs = self.model.forward()
        
        # 后处理
        boxes, confidences, class_ids = [], [], []
        for output in outputs:
            for detection in output:
                scores = detection[5:]
                class_id = np.argmax(scores)
                confidence = scores[class_id]
                
                if confidence > 0.5:
                    center_x = int(detection[0] * width)
                    center_y = int(detection[1] * height)
                    w = int(detection[2] * width)
                    h = int(detection[3] * height)
                    
                    x = int(center_x - w/2)
                    y = int(center_y - h/2)
                    
                    boxes.append([x, y, w, h])
                    confidences.append(float(confidence))
                    class_ids.append(class_id)
        
        return boxes, confidences, class_ids