Ecosyste.ms: Awesome
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https://github.com/higordiego/oculus
https://github.com/higordiego/oculus
Last synced: 5 days ago
JSON representation
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/higordiego/oculus
- Owner: higordiego
- License: mit
- Created: 2024-02-08T18:45:41.000Z (11 months ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2024-02-14T17:41:06.000Z (10 months ago)
- Last Synced: 2024-02-15T15:40:01.826Z (10 months ago)
- Language: Python
- Size: 95.6 MB
- Stars: 9
- Watchers: 2
- Forks: 1
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
Awesome Lists containing this project
README
# Oculus
```sh
.__
____ ____ __ __| | __ __ ______
/ _ \_/ ___\| | \ | | | \/ ___/
( <_> ) \___| | / |_| | /\___ \
\____/ \___ >____/|____/____//____ >
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```
Bem-vindo ao Oculus, sua definitiva para transformar imagens e vídeos comuns em obras-primas de alta definição. Utilizando o poder dos modelos de Redes Neurais Profundas (DNN), o Oculus é a ponte para um mundo onde a resolução elevada e a nitidez excepcional definem o novo padrão de qualidade visual. Além disso, o Oculus oferece uma gama de recursos adicionais para aprimorar suas criações visuais e facilitar seu fluxo de trabalho em análise de foto ou vídeo.
## 🌈 Funcionalidades
Oculus não é apenas uma ferramenta; é a solução para uma gama de desafios visuais, oferecendo:
- **Super-Resolução de Imagens e Vídeos:** Transforme conteúdo de baixa resolução em alta definição com apenas alguns cliques.
- **Transformação de Vídeos em Frames de Fotos:** Extraia frames de fotos de vídeos para análise e processamento individuais.
- **Suporte Diversificado de Modelos:** Escolha entre uma variedade de modelos de super-resolução para encontrar o ajuste perfeito para suas necessidades, como EDSR, ESPCN e FSRCNN.
- **Visualização de Metadados de Imagens:** Acesse informações detalhadas sobre suas imagens, como dados GPS, tipo de aparelho e muito mais.
- **Processamento Flexível:** Seja processando um único arquivo ou em lote, o Oculus adapta-se perfeitamente ao seu fluxo de trabalho.
## 🚀 Começando
**Pré-requisitos**
Antes de começar, certifique-se de ter instalado:
- Python na versão **3.11**
**Instalação**
Clone o repositório e instale as dependências necessárias para utilizar o Oculus:
```sh
git clone [email protected]:higordiego/oculus.git
```
```sh
pip3 install -r requirements.txt
```
## 🔍 Como Usar
**Super-Resolução de Imagens**
```sh
python3 main.py --input seu_arquivo.png --output saida.png --model models/edsr/edsr_x4.pb --type image
```
**Super-Resolução de Vídeos**
```sh
python3 main.py --input video.mp4 --output video.avi --model models/fsrcnn/fsrcnn-small_x4.pb --type video
```
**Transformação de Vídeos em Frames de Fotos:**
```sh
python3 main.py --input video.mp4 --type video -f
```
**Visualização de Metadados de Imagens:**
```sh
python3 main.py --type image --input image.png -s
```
## Escolha Seu Modelo
Atualmente, oferecemos suporte aos seguintes modelos:
- **EDSR (Enhanced Deep Super-Resolution) x2, x3 e x4:** Oferecem equilíbrio entre performance e qualidade, com opções para diferentes níveis de resolução.
- **ESPCN (Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network) x2, x3 e x4:** Modelos eficientes para super-resolução.
- **FSRCNN (Fast Super-Resolution Convolutional Neural Network) x2, x3 e x4:** Rápidos e eficazes em aumentar a resolução de imagens.
- **FSRCNN-small_x2, x3 e x4:** Variantes do FSRCNN otimizadas para recursos computacionais limitados.
- **LAPSRN (Layer Aggregation-based Pixel-wise Super-Resolution Network) x2, x4 e x8:** Modelos avançados que agregam informações em múltiplas camadas para super-resolução.
Deseja experimentar outro modelo?
Adicione-o facilmente ao projeto e especifique através do --model.
## 🤝 Contribua
Sua voz é essencial na jornada do Oculus. Contribuições, seja uma sugestão ou um código, são sempre bem-vindas.
## 📝 Licença
Este projeto é disponibilizado sob a licença MIT. Por favor, consulte o arquivo LICENÇA para mais detalhes.
## 💌 Contato
[Higor Diego](https://higordiego.com.br) - Para perguntas ou colaborações, não hesite em me enviar um [e-mail](mailto:[email protected]).