RAISR-master：google圖像新壓縮技術RAISR的測試
本文測試代碼來自：google圖像新壓縮技術RAISR的測試http://m.blog.csdn.net/sparkexpert/article/details/70786666
代碼見：https://github.com/MKFMIKU/RAISR
學習的時候還有幾篇大神的文章利與理解的：Google超分辨率論文RAISR實現小結http://blog.csdn.net/u011630458/article/details/69524582
PAISR：Rapid and Accurate Image Super Resolution 詳解（內附代碼code）http://blog.csdn.net/jiangjieqazwsx/article/details/69055753，里邊的code網盤我看的時候已經失效了
Cd..return last layer，先回到C根目錄，一層一層回
Cd 到python35 scrips的目錄，一層一層到下一目錄，
然后打Pip install numpy
然后在shell里import numpy 測試一下
沒有報錯，說明成功
8-19需要解決的問題：
1.Pip install script下載下來安不上
解決方案：
scipy的安裝需要依賴於numpy，已經安裝numpy
egg文件，類似Java的jar： egg文件用easy—install
1) 下載ez_setup.py,運行python ez_setup
2) easy_install *.egg
去這個網站：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy下載numpy和script放在scripts目錄下，在scripts目錄下安裝。因為scipy需要numpy的mlk依賴，官網上的numpy沒有這個依賴，而且要先下載numpy
測試一下成功import
參考：https://www.zhihu.com/question/30188492?sort=created
http://blog.csdn.net/u014206910/article/details/60571325
2.Opencv
同樣的方式：在安裝這個cv2之前，要保證已經裝好了numpy
測試成功：
參考：
http://www.jianshu.com/p/e788ada70b6d
http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy
2.解決的問題：h[j,t] = sparse.linalg.cg(Q[j,t],V[j,t])[0]報錯cg
解決：from scipy.sparse.linalg import cg
參考：http://m.blog.csdn.net/sparkexpert/article/details/70786666
Train.py運行成功
2.Test.py中錯誤
先運行train.py在運行test.py
Test.py中Pip install matplotlib
結果：
5問題
解決：把model文件夾下的東西放入C:\Program Files\Python35\Lib\site-packages
6.然后報新錯誤
7.新錯誤
在嘗試了n種解決方法后，看到opencv3.2無法用imread\imwrite直接讀寫含有中文字符的圖像路徑，因此讀寫要用以下2個方法：
import cv2 as c
import numpy as np
img=c.imdecode(np.fromfile(path,dtype=np.uint8),0) # 讀。最后一個參數：0-灰度，1-彩色
c.imencode('.jpg',img)[1].tofile(path1) # 寫
所以直接換了圖片路徑到桌面：mat = cv2.imread("C:/Users/Administrator/Desktop/0.jpg")
運行一下，速度很慢從8：25開始到9:30結束！！！！。
對比圖：
8-19日：
1.訓練集，測試集來試，下載了BSD300這個數據集，解壓了其中的images文件夾：
D:\BaiduNetdiskDownload\BSDS300\images
參考網址：http://blog.csdn.net/u014722627/article/details/60140789
修改train.py：
出新問題：
以前一張圖片的時候沒有報錯，是因為沒有運行下面這段代碼：
所以根據理解，我這樣改了一下,然后運行，速度很慢12:31開始到１５:３０結束:
結果：
修改test.py：
給結果創建了個文件夾。
又出現了昨天的錯誤，所以我還是改回了原來的一張圖片來做測試，運行一次不能自己創文件夾，改回去：
等待測試結果與昨天的圖比較一下，一樣，17:50開始到18:30結束。
要考慮我放進去的是一張jpg圖，輸出的是png圖，我把原圖修改到原來大小的四分之一，然后變為png圖0.png。
（1）將0.png放到test.py里運行得到算法放大為原來4倍的png圖fig2.png。
（2）將0.png用畫圖手動放大到原來的4倍0big.png
等待運行結果20:40開始到21:30結束，比較0big.png和fig2.png的RAISR，報錯，因為上面那個沒改為png
改好之后，運行21:52開始到22:00結束，任然報錯，錯誤在我沒寫出來的修改：
改回去后在運行：22:07開始到22:09結束，成功生成fig2.png。
為了更好的比較，我把原圖和放大圖分開顯示，修改代碼等待運行結果22:55開始到23:05結束：
這樣修改運行成功，也將他們放到兩張圖中但是一張圖中有兩張圖的位置：
雖然是一張圖的大小有298kb，和235kb放在一起500kb圖片分開，但是不好繼續改進。
8-20日要解決的問題：繼續修改text1.py，查一下python的語法。
MATLAB雙線性插值的程序，看一下代碼，不行就換，結束！
修改代碼的時候使用plt.savefig 保存生成的圖片注意順序：在plt.show() 后調用了plt.savefig() ，在plt.show() 后實際上已經創建了一個新的空白的圖片（坐標軸），這時候你再plt.savefig() 就會保存這個新生成的空白圖片。所以先調用plt.savefig().
最終修改的代碼：
