RealSR-NCNN-Android：图片放大工具

RealSR-NCNN-Android

RealSR-NCNN-Android 是一个简单的 Android 应用程序，它基于 Waifu2x-NCNN、SRMD-NCNN、RealCUGAN-NCNN、RealSR-NCNN 和 Real-ESRGAN、Anime4KCPP。

超分辨率是指将低质量压缩图片恢复成高分辨率图片的过程，用更常见的讲法就是放大图片并降噪。
随着移动互联网的快速发展，智能设备逐渐普及到生活的每个角落。随之而来的是大量的图像数据。有的图片本身分辨率就比较低，难以看清楚细节；有的在存储和传输的过程中被反复压缩和劣化，最终不再清晰。
为了获得更加高质量的视觉体验，或者出于更为基本的目的看清楚图片，图像恢复/超分辨率算法应运而生。而手机作为目前我们生活中最常使用的智能设备，显然有使用这一技术的迫切需求。

这个项目正是为安卓设备构建的一个图像超分辨率的应用。具有如下特点：

内置超分算法和模型多。最初使用了RealSR-NCNN和Real-ESRGAN的成果，后来又添加了SRMD-NCNN和RealCUGAN-NCNN, Anime4KCPP。同时也内置了waifu2x-ncnn（但是没有内置模型和预设命令，如有需求自行下载并添加）
兼顾传统插值算法。包括常见的nearest、bilinear、bicubic算法，以及imagemagick的二十多种filter。
内置缩小算法。除使用用户指定倍率和算法的缩小方式外，resize-ncnn设计了一种自动缩小的算法de-nearest。参见笔记
支持图形界面和命令行两种操作方式使用。
转换结果先预览，满意再导出，不浪费存储空间。
导出文件自动按照模型和时间命名，方便管理。
自定义优先选用的超分算法和模型。
自定义预设命令。
图片处理过程完全在本地运行，无需担心隐私泄漏、服务器排队、服务收费；处理耗时取于决选择的模型、图片大小以及设备的性能。

项目地址

https://github.com/tumuyan/RealSR-NCNN-Android
该项目由tumuyan提供，并非我!

如何使用RealSR-NCNN-Android-GUI

选择文件的两种方法：

将其他应用（例如图库）中的一张或多张图片共享到此应用
在本应用中，点击选图选择图片

支持两种操作方式:

点击放大（视图片大小和设备性能需要等待不同时间——毕竟原项目是使用电脑显卡运行的）- 查看放大效果是否满意，如果满意点击导出保存到相册。也可以在运行前切换使用的模型。切换模型后无需重新选择图片。运行过程中点击右上角进度可以终止运行；运行过程中切换模型并点击运行，或者直接输入命令并回车，可以终止上次任务并开始执行新的任务。
直接在输入框内输入命令完成调用(可以输入help查看更多信息)

应用依赖于vulkan API，所以对设备有如下要求：
使用了比较新的SOC。经过实际测试，骁龙853（GPU Adreno510）可以处理较小的图片
系统支持vulkan。（Google在Android7.0中增加了vulkan的集成，但是您的设备厂商不一定提供了这项支持）

图片放大算法说明

https://note.youdao.com/s/6XlIFbWt

向 RealSR-NCNN-Android-GUI 添加更多模型

RealSR-NCNN-Android-GUI 在 ver 1.7.6 以上的版本可以自动加载自定义模型。你可以从 https://github.com/tumuyan/realsr-models 下载更多模型：

在文件管理器里新建一个目录
在App的设置中，自定义模型路径的选项里填入刚才新建目录的路径，点击保存
下载模型并复制到刚才新建的目录里
返回App，可以看到下拉菜单增加了新的模型

你自己也可以把pth格式的模型转换为本应用可用的ncnn模型。

从 https://upscale.wiki/wiki/Model_Database 下载模型并解压，下载 cupscale 并解压，打开 CupscaleData\bin\pth2ncnn, 用 pth2ncnn.exe 转换 pth 文件为 ncnn 模型文件
重命名文件，举例：

1
2
3

models-Real-ESRGAN-AnimeSharp  // 目录需要用 models-Real- 或 models-ESRGAN- 开头
├─x4.bin                       // 模型名称为 x[n], n 是放大倍率
├─x4.param

如何使用 RealSR-NCNN-Android-CLI

下载模型

你可以从 github release 页面下载 assets.zip, 或者从 https://github.com/tumuyan/realsr-models 下载所需模型，需要注意不同程序需要用对应的模型

示例命令

确保 elf 文件具有执行权限。然后输入命令

1	./realsr-ncnn -i input.jpg -o output.jpg

完整用法

其他程序的用法与realsr-ncnn相同。

用法: realsr-ncnn -i 输入的图片路径 -o 输出的图片路径 [其他可选参数]...

  -h                   显示帮助
  -v                   显示更多输出内容
  -i input-path        输入的图片路径（jpg/png/webp路径或者目录路径）
  -o output-path       输出的图片路径（jpg/png/webp路径或者目录路径）
  -s scale             缩放系数(默认4，即放大4倍)
  -t tile-size         tile size (>=32/0=auto, default=0) can be 0,0,0 for multi-gpu
  -m model-path        模型路径 (默认模型 models-Real-ESRGAN-anime)
  -g gpu-id            gpu，-1使用CPU，默认0 多GPU可选 0,1,2
  -j load:proc:save    解码/处理/保存的线程数 (默认1:2:2) 多GPU可以设 1:2,2,2:2
  -x                   开启tta模式
  -f format            输出格式(jpg/png/webp, 默认ext/png)