Super Resolution
Ce bloc de fonction améliore la qualité d'image en augmentant la résolution des images d'entrée à l'aide de modèles de super-résolution pré-entraînés. Choisissez un modèle adapté à vos besoins en termes de rapidité et de qualité, puis fournissez une image pour obtenir un résultat agrandi.
📥 Entrées
Image Any
La prise qui accepte l'image que vous souhaitez améliorer.
📤 Sorties
Image Any
L'image agrandie / améliorée produite par le bloc.
🕹️ Contrôles
SuperResolution Type
Un menu déroulant pour sélectionner le modèle d'upscaling et le facteur d'échelle. Les options proposent différents compromis vitesse/qualité, par exemple BEST_x2, MEDIUM_x4, FAST_x3, et FASTEST_x2. Sélectionnez l'option qui correspond à votre matériel et à vos contraintes de latence.
🎨 Fonctionnalités
Upscaling avec plusieurs choix de modèles offrant différents niveaux de qualité et de performance.
Accélération matérielle possible pour des traitements plus rapides si un GPU compatible est disponible.
Flux simple une entrée / une sortie pour une intégration facile dans des pipelines existants.
⚙️ Mécanisme d'exécution
Choisissez un modèle dans le contrôle
SuperResolution Type.Lors de l'exécution, le bloc applique le modèle d'upscaling sélectionné à l'image entrante et renvoie l'image agrandie.
Des facteurs d'échelle plus élevés et des modèles de meilleure qualité nécessitent plus de temps de traitement et de mémoire.
📝 Instructions d'utilisation
Connectez une source d'image à l'entrée
Image Any.Utilisez le menu
SuperResolution Typepour choisir un modèle et un facteur d'échelle (par exemple x2, x3 ou x4).Exécutez votre scénario pour obtenir l'image agrandie en sortie sur
Image Any.Prévisualisez le résultat avec un display ou sauvegardez-le avec un bloc d'exportation.
💡 Astuces
Si vos images d'entrée sont très grandes et que le traitement est lent, utilisez
Image Resizerpour réduire la taille avant l'upscaling, ou choisissez un modèle de plus faible facteur commeFASTEST_x2.Pour inspecter visuellement le résultat, connectez la sortie à
Show Imageafin de prévisualiser l'image améliorée de manière interactive.Pour enregistrer les images traitées, connectez la sortie à
Image LoggerouImage Write.Appliquez la super-résolution seulement aux régions importantes pour économiser des ressources : recadrez avec
Image ROI SelectouGet ROI, exécutez la super-résolution sur la région recadrée, puis réintégrez si nécessaire.Pour des tâches en aval qui bénéficient d'un meilleur détail (reconnaissance d'objets petits ou lecture de texte), essayez de connecter la sortie à
Object Detection (D-FINE),Object Detection,OCR (EasyOCR)ouOCRpour améliorer la précision.Si vous devez maximiser le débit de détection, trouvez un équilibre qualité/vitesse : préférez les modèles
MEDIUM_*ouFAST_*pour des performances en temps réel.
🛠️ Dépannage
GPU out of memory ou temps de traitement trop longs
Essayez une option plus légère dans la liste
SuperResolution Type, par exempleFASTEST_x2, ou réduisez la taille de l'image d'entrée avecImage Resizer.Fermez les autres applications gourmandes en GPU avant d'exécuter le pipeline.
Le rendu ne change pas ou des artefacts apparaissent
Essayez un autre modèle/facteur d'échelle. Les modèles de meilleure qualité améliorent les détails mais peuvent produire des artefacts différents selon le contenu.
Envisagez un prétraitement avec
Denoising,BlurouImage Resizepour améliorer la qualité d'entrée avant l'upscaling.
Évaluation lente sur de nombreuses images
Utilisez
Batch Processingpour contrôler l'utilisation de la mémoire et le débit, ou n'upscalez que des ROIs sélectionnées avecImage ROI Select.
📊 Évaluation
À l'exécution, le bloc produit une seule image agrandie reflétant le modèle et le facteur d'échelle choisis. Les performances dépendent du modèle sélectionné, de la taille de l'image et du matériel disponible.
Mis à jour