Super Resolution

Dieser Funktionsblock verbessert die Bildqualität, indem er Eingabebilder mit vortrainierten Super-Resolution-Modellen hochskaliert. Wählen Sie ein Modell entsprechend Ihren Anforderungen an Geschwindigkeit und Qualität und geben Sie ein Bild ein, um ein vergrößertes Ergebnis zu erhalten.

📥 Eingänge

Image Any Diese Buchse akzeptiert das Bild, das Sie verbessern möchten.

📤 Ausgänge

Image Any Das vom Block erzeugte hochskalierte/verbesserte Bild.

🕹️ Steuerungen

SuperResolution Type Ein Dropdown-Menü zur Auswahl des Upscaling-Modells und des Skalierungsfaktors. Die Optionen bieten verschiedene Kompromisse zwischen Geschwindigkeit und Qualität. Beispieloptionen sind BEST_x2, MEDIUM_x4, FAST_x3 und FASTEST_x2. Wählen Sie die Option, die zu Ihrer Hardware und Ihren Latenzanforderungen passt.

🎨 Funktionen

• Upscaling mit mehreren Modelloptionen, die unterschiedliche Qualitäts- und Leistungsstufen bieten.

• Unterstützung für Hardwarebeschleunigung für schnellere Verarbeitung, wenn eine kompatible GPU vorhanden ist.

• Einfacher Ein-/Ausgabe-Flow zur leichten Einbindung in bestehende Pipelines.

⚙️ Funktionsweise

• Wählen Sie ein Modell über die Steuerung SuperResolution Type.

• Beim Ausführen des Blocks wendet er das gewählte Upscaling-Modell auf das eingehende Bild an und gibt das vergrößerte Bild aus.

• Größere Skalierungsfaktoren und höherwertige Modelle benötigen mehr Rechenzeit und Arbeitsspeicher.

📝 Nutzungshinweise

1. Verbinden Sie eine Bildquelle mit dem Eingang Image Any.

2. Wählen Sie im Dropdown SuperResolution Type ein Modell und einen Skalierungsfaktor (z. B. x2, x3 oder x4).

3. Führen Sie Ihr Szenario aus, um das hochskalierte Bild am Ausgang Image Any zu erzeugen.

4. Vorschau des Ergebnisses mit einem Anzeigeblock oder speichern Sie es mit einem Exporter-Block.

💡 Tipps und Tricks

• Wenn Ihre Eingabebilder sehr groß sind und die Verarbeitung langsam ist, verwenden Sie Image Resizer, um die Bildgröße vor dem Upscaling zu reduzieren, oder wählen Sie ein kleineres Modell wie FASTEST_x2.

• Zur visuellen Kontrolle verbinden Sie den Ausgang mit Show Image, um das verbesserte Bild interaktiv zu betrachten.

• Um verarbeitete Bilder für spätere Überprüfungen zu speichern, verbinden Sie den Ausgang mit Image Logger oder Image Write.

• Wenden Sie Super Resolution nur auf wichtige Bereiche an, um Ressourcen zu sparen: mit Image ROI Select oder Get ROI zuschneiden, Super Resolution auf den zugeschnittenen Bereich anwenden und bei Bedarf wieder zusammenführen.

• Für nachgelagerte Aufgaben, die von mehr Auflösung profitieren (kleine Objekte oder Texterkennung), verbinden Sie den Ausgang mit Object Detection (D-FINE), Object Detection, OCR (EasyOCR) oder OCR, um Erkennungs- und Erkennungsgenauigkeit zu verbessern.

• Wenn Sie den Durchsatz bei Erkennungen maximieren müssen, gilt es, Qualität und Geschwindigkeit abzuwägen: Bevorzugen Sie MEDIUM_* oder FAST_*-Modelle bei Echtzeitanforderungen.

🛠️ Fehlersuche

• GPU-Speicherfehler oder lange Verarbeitungszeiten

  • Wählen Sie eine leichtere Option aus der Liste SuperResolution Type wie FASTEST_x2 oder reduzieren Sie die Eingabebildgröße mit Image Resizer.

  • Schließen Sie andere GPU-intensiven Anwendungen, bevor Sie die Pipeline ausführen.

• Ausgabe wirkt unverändert oder Artefakte erscheinen

  • Probieren Sie ein anderes Modell/Skalierungssetting. Höherwertige Modelle steigern Details, können aber je nach Bildinhalt andere Artefakte erzeugen.

  • Ziehen Sie Vorverarbeitung wie Denoising, Blur oder Image Resize in Betracht, um die Eingangsqualität zu verbessern.

• Langsame Verarbeitung bei vielen Bildern

  • Nutzen Sie Batch Processing, um Speicherverbrauch und Durchsatz zu steuern, oder skalieren Sie nur ausgewählte ROIs mit Image ROI Select.

📊 Bewertung

Bei Ausführung erzeugt der Block ein einzelnes hochskaliertes Bild entsprechend dem gewählten Modell und Skalierungsfaktor. Die Leistung hängt von der Modellwahl, der Bildgröße und der verfügbaren Hardware ab.