滴滴云 AI 图像处理实践指引教程

介绍

最近因为参加大创项目，所以需要拓宽自己的视野，让自己更加熟悉人工智能CV方面的知识。看到CCF举办了一场“CCF滴滴专场”的讲座，我也就前往参加，这个讲座给我看到了一个新的学习的可能性。

讲座内容

我们经常有放大图像的需求。直接进行尺寸放大，会导致图像质量模糊。滴滴云最近提供了图像超分辨API服务，可将图像在长宽方向放大的同时，保证图像质量，可用于美化图片，重建可辨别的信息，展现更多细节。

使用前准备

在使用前首先完成注册：

（1）注册滴滴云账号，注册地址：https://app.didiyun.com/#/auth/signup?channel=0&return_to=https%3A%2F%2Fwww.didiyun.com%2F

（2）进行实名认证，实名认证地址：https://app.didiyun.com/#/account/personal/info/fillin?type=ENT_V1

（3）获得白名单认证，请联络滴滴云线上客服。

API直达链接：https://www.didiyun.com/cmarket/api-cmarket-detail.html?uuid=816ffe616c235217b9d61e49ad198475

购买服务后会在后台的控制台看到App Code，有了App Code就可以使用图像超分辨API服务

在滴滴云创建 DAI Notebook 实例

在执行本步骤之前，请确认您已经注册了滴滴云，并完成了实名认证。 1、 打开滴滴云控制台: https://app.didiyun.com/#/auth/，输入用户名、密码 登录。 2、 在产品目录中选择 Notebook 4、 打开 Notebook 验证可用性

实验前准备工作

• 下载论⽂ https://arxiv.org/pdf/1707.02921.pdf • 下载实验源码（需通过滴滴云 notebook 访问），运⾏命令： wget https://dataset-public.s3-internal.didiyunapi.com/dai-tutorials/isrtutorial.tar.gz • 解压，运⾏命令：tar -zxvf isr-tutorial.tar.gz • 实验python环境选择 py3.7_pytorch1.4

实验时可能遇到的问题 1、ImportError: libSM.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory 运⾏命令（中途需输⼊y确认）：sudo yum install libXext libSM libXrender 2、ModuleNotFoundError: No module named ‘skimage' 运⾏命令: conda activate py3.7_pytorch1.4 pip install scikit-image

解压后运行代码如下

 import base64
 import json
 import matplotlib.pyplot as plt
 import numpy as np
 import requests
 ​
 from io import BytesIO
 from PIL import Image
 ​
 # 打开一张图片，并转为base64编码
 with open("/Users/didi/Downloads/230107657_medium.jpg", "rb") as image_file:
  img_base64 = base64.b64encode(image_file.read())
 ​
 url = 'https://aiapi-isr.apigw-gz.di...'
 # 订阅API服务后，将XXX改成自己的App Code
 access_token = 'XXX'
 H = {'Authorization': 'AppCode ' + access_token, 'Content-Type': 'application/json'}
 # scale 为放大倍数，支持2，3，4，需要保证放大后图像尺寸不超过3200x3200
 s = json.dumps({'image': str(img_base64, 'utf-8'), 'scale': 3})
 r = requests.post(url, headers=H, data=s)
 try:
  result = json.loads(r.text)
 except:
  print(r.text)
 ​
 if 'image' in result.keys():
  img_dec = base64.b64decode(result['image'])
  img = Image.open(BytesIO(img_dec))
  # 把放大后的图片保存到本地
  img.save('/Users/didi/Downloads/result.png')
  plt.imshow(np.array(img))
 else:
  print(r.text)

使用效果

简单使用的API

当我们没有时间训练复杂的模型时，我们可以直接调用已经有很好效果的API。 点击进入使用，将你那些美好的但是有因为时间的局限拍摄出来的模糊的记忆，重新焕发清晰，再次回忆起过去的美好。

利好消息

为了更好的服务使用滴滴云平台的用户，滴滴云推出AI大师计划，旨在帮助更多的人使用更加稳定、优质的计算资源。凡是在购买滴滴云产品（包括GPU实例，vGPU实例，机器学习工作室DAI等）时输入AI大师码9962，均可享受9折优惠，点击http://www.didiyun.com前往滴滴云官网。 现在疫情在家，我们可以通过远程链接服务器，做到在家停课不停学。拥有一个稳定的远程云平台，可以让你免去电脑崩溃的烦恼。

兴趣链接

相关链接：

滴滴云机器学习平台(DAI)：

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