OpenCV C++版实现图像超分辨率

对于图像超分辨率的实现，OpenCV提供了一种简单的方法，即使用dnn module中的超分辨率模型。以下是一个示例代码，演示如何使用OpenCV C++实现图像超分辨率：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;
using namespace cv::dnn;

int main() {
    // 读取输入图像
    Mat inputImage = imread("input.jpg");

    // 创建超分辨率模型
    SuperResolution superResolution;
    superResolution.readModel("ESPCN_x2.pb");
    superResolution.setModel("espcn", 2);

    // 将输入图像转换为Blob
    Mat blob = blobFromImage(inputImage);

    // 将Blob输入到模型中进行超分辨率处理
    Mat outputImage;
    superResolution.upsample(blob, outputImage);

    // 显示输出图像
    imshow("Output Image", outputImage);
    waitKey(0);

    return 0;
}

在上面的代码中，我们首先读取输入图像，然后创建一个SuperResolution对象，并加载预训练的超分辨率模型。接下来，我们将输入图像转换为Blob，并将其输入到模型中进行超分辨率处理。最后，我们显示输出图像。

需要注意的是，要运行上述代码，你需要正确安装OpenCV并将超分辨率模型文件（例如"ESPCN_x2.pb"）放在工作目录中。你也可以尝试不同的预训练模型，调整超分辨率因子等来获得更好的效果。