老照片修复

老照片修复

困扰

由于工作需要，经常需要找些老电影的剧照，并做些清晰度的调整。目前在用美图软件，一张张的修复，效率很低下。偶尔思考，能不能找个批量的软件给批量的处理下。

由于对代码略知一二，查下全球最大同性交友网站（github），找到了一个 老照片修复的代码 ，于是做了如下尝试。

解决方案

1. 在github中找到老照片修复的代码（是的，这是微软的一个开源项目）
2. 查看README，竟然有在线尝鲜地址，抱着试一试的态度打开软件，竟然真的可以用（需科学上网）。 在线尝鲜地址
3. 上传照片修复，效果如下图：

4. 看效果图，还是美图的修复功能略胜一筹

---

若只图个乐，到此可以结束了，但要批量处理自己的图片，就不得不下载并运行代码了。

---

代码安装调试

1. 环境准备

   conda create --name py36 python=3.6
   
   source activate py36
   
   

2. 代码准备

   git clone https://github.com/microsoft/Bringing-Old-Photos-Back-to-Life.git
   
   cd Bringing-Old-Photos-Back-to-Life
   pip install -r requirements.txt
   

3. 库、模型依赖
   a. 下载PyTorch库

    ```bash
    cd Face_Enhancement/models/networks/
    git clone https://github.com/vacancy/Synchronized-BatchNorm-PyTorch
    cp -rf Synchronized-BatchNorm-PyTorch/sync_batchnorm .
    cd ../../../
    
    mkdir Global/detection_models
    cd Global/detection_models
    git clone https://github.com/vacancy/Synchronized-BatchNorm-PyTorch
    cp -rf Synchronized-BatchNorm-PyTorch/sync_batchnorm .
    cd ../../
    ```
   

   b. 下载landmark 检测预训练模型

    ```bash
    wget http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2
    bzip2 -d shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2
    cd ../
    ```
   

   c. 从Azure Blob下载训练模型

    ```bash
    cd Face_Enhancement/
    wget https://facevc.blob.core.windows.net/zhanbo/old_photo/pretrain/Face_Enhancement/checkpoints.zip
    unzip checkpoints.zip
    cd ../
    cd Global/
    wget https://facevc.blob.core.windows.net/zhanbo/old_photo/pretrain/Global/checkpoints.zip
    unzip checkpoints.zip
    cd ..
    ```
   

4. 运行测试代码

   cd test/Bringing-Old-Photos-Back-to-Life/
   # CPU版本
   # --GPU -1 指使用CPU； --HR 高分辨率
   python run.py --input_folder test_images/old_w_scratch --output_folder output --GPU -1 --HR
   
   

5. 测试自己的图片

   # 创建测试目录
   mkdir my_test_images
   mkdir my_output
   # 放入带转换的图片
   mv ~/1.png ~/2.png ~/3.png my_test_images/
   # 转换
   python run.py --input_folder my_test_images --output_folder my_output --GPU -1 --HR
   

补充

除了画质的修复，也支持裂痕的抹除，如下图：

Q&A

1. 下载、安装cmake （https://cmake.org/download/）
   

   # 官网下载cmake.dmg
   # 安装后执行
   /Applications/CMake.app/Contents/bin/cmake-gui --install=/usr/local/bin
   
   # 或
   brew install cmake
   

总结

1. 如需批量修复，且对修复效果要求不高可使用代码。
2. 如需精修，还得借助专业的修图工具。