Oculus

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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:

git clone [email protected]:higordiego/oculus.git

pip3 install -r requirements.txt

🔍 Como Usar

Super-Resolução de Imagens

python3 main.py --input seu_arquivo.png --output saida.png --model models/edsr/edsr_x4.pb --type image

Super-Resolução de Vídeos

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:

python3 main.py --input video.mp4 --type video -f

Visualização de Metadados de Imagens:

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 - Para perguntas ou colaborações, não hesite em me enviar um e-mail.