RAISR-master：google图像新压缩技术RAISR的测试
本文测试代码来自：google图像新压缩技术RAISR的测试http://m.blog.csdn.net/sparkexpert/article/details/70786666
代码见：https://github.com/MKFMIKU/RAISR
学习的时候还有几篇大神的文章利与理解的：Google超分辨率论文RAISR实现小结http://blog.csdn.net/u011630458/article/details/69524582
PAISR：Rapid and Accurate Image Super Resolution 详解（内附代码code）http://blog.csdn.net/jiangjieqazwsx/article/details/69055753，里边的code网盘我看的时候已经失效了
Cd..return last layer，先回到C根目录，一层一层回
Cd 到python35 scrips的目录，一层一层到下一目录，
然后打Pip install numpy
然后在shell里import numpy 测试一下
没有报错，说明成功
8-19需要解决的问题：
1.Pip install script下载下来安不上
解决方案：
scipy的安装需要依赖于numpy，已经安装numpy
egg文件，类似Java的jar： egg文件用easy—install
1) 下载ez_setup.py,运行python ez_setup
2) easy_install *.egg
去这个网站：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy下载numpy和script放在scripts目录下，在scripts目录下安装。因为scipy需要numpy的mlk依赖，官网上的numpy没有这个依赖，而且要先下载numpy
测试一下成功import
参考：https://www.zhihu.com/question/30188492?sort=created
http://blog.csdn.net/u014206910/article/details/60571325
2.Opencv
同样的方式：在安装这个cv2之前，要保证已经装好了numpy
测试成功：
参考：
http://www.jianshu.com/p/e788ada70b6d
http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy
2.解决的问题：h[j,t] = sparse.linalg.cg(Q[j,t],V[j,t])[0]报错cg
解决：from scipy.sparse.linalg import cg
参考：http://m.blog.csdn.net/sparkexpert/article/details/70786666
Train.py运行成功
2.Test.py中错误
先运行train.py在运行test.py
Test.py中Pip install matplotlib
结果：
5问题
解决：把model文件夹下的东西放入C:\Program Files\Python35\Lib\site-packages
6.然后报新错误
7.新错误
在尝试了n种解决方法后，看到opencv3.2无法用imread\imwrite直接读写含有中文字符的图像路径，因此读写要用以下2个方法：
import cv2 as c
import numpy as np
img=c.imdecode(np.fromfile(path,dtype=np.uint8),0) # 读。最后一个参数：0-灰度，1-彩色
c.imencode('.jpg',img)[1].tofile(path1) # 写
所以直接换了图片路径到桌面：mat = cv2.imread("C:/Users/Administrator/Desktop/0.jpg")
运行一下，速度很慢从8：25开始到9:30结束！！！！。
对比图：
8-19日：
1.训练集，测试集来试，下载了BSD300这个数据集，解压了其中的images文件夹：
D:\BaiduNetdiskDownload\BSDS300\images
参考网址：http://blog.csdn.net/u014722627/article/details/60140789
修改train.py：
出新问题：
以前一张图片的时候没有报错，是因为没有运行下面这段代码：
所以根据理解，我这样改了一下,然后运行，速度很慢12:31开始到１５:３０结束:
结果：
修改test.py：
给结果创建了个文件夹。
又出现了昨天的错误，所以我还是改回了原来的一张图片来做测试，运行一次不能自己创文件夹，改回去：
等待测试结果与昨天的图比较一下，一样，17:50开始到18:30结束。
要考虑我放进去的是一张jpg图，输出的是png图，我把原图修改到原来大小的四分之一，然后变为png图0.png。
（1）将0.png放到test.py里运行得到算法放大为原来4倍的png图fig2.png。
（2）将0.png用画图手动放大到原来的4倍0big.png
等待运行结果20:40开始到21:30结束，比较0big.png和fig2.png的RAISR，报错，因为上面那个没改为png
改好之后，运行21:52开始到22:00结束，任然报错，错误在我没写出来的修改：
改回去后在运行：22:07开始到22:09结束，成功生成fig2.png。
为了更好的比较，我把原图和放大图分开显示，修改代码等待运行结果22:55开始到23:05结束：
这样修改运行成功，也将他们放到两张图中但是一张图中有两张图的位置：
虽然是一张图的大小有298kb，和235kb放在一起500kb图片分开，但是不好继续改进。
8-20日要解决的问题：继续修改text1.py，查一下python的语法。
MATLAB双线性插值的程序，看一下代码，不行就换，结束！
修改代码的时候使用plt.savefig 保存生成的图片注意顺序：在plt.show() 后调用了plt.savefig() ，在plt.show() 后实际上已经创建了一个新的空白的图片（坐标轴），这时候你再plt.savefig() 就会保存这个新生成的空白图片。所以先调用plt.savefig().
最终修改的代码：
