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pauleta/DeblurGAN-pytorch

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make_aligned_data.py 1.25 KB
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cherry zhou 提交于 2019-04-20 09:45 . we can make aligned dataset now
import os
import argparse
import numpy as np
from PIL import Image
from tqdm import tqdm
from utils.util import ensure_dir
def main(blurred_dir, sharp_dir, aligned_dir):
image_names = os.listdir(blurred_dir) # we assume that blurred and sharp images have the same names
ensure_dir(aligned_dir)
for image_name in tqdm(image_names, ascii=True):
# convert PIL image to numpy array (H, W, C)
blurred = np.array(Image.open(os.path.join(blurred_dir, image_name)).convert('RGB'), dtype=np.uint8)
sharp = np.array(Image.open(os.path.join(sharp_dir, image_name)).convert('RGB'), dtype=np.uint8)
aligned = np.concatenate((blurred, sharp), axis=1) # horizontal alignment
Image.fromarray(aligned).save(os.path.join(aligned_dir, image_name))
if __name__ == '__main__':
parser = argparse.ArgumentParser(description='Make aligned data from raw data')
parser.add_argument('-b', '--blurred', required=True, type=str, help='dir of blurred images')
parser.add_argument('-s', '--sharp', required=True, type=str, help='dir of sharp images')
parser.add_argument('-a', '--aligned', required=True, type=str, help='dir to save aligned images')
args = parser.parse_args()
main(args.blurred, args.sharp, args.aligned)
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