برمجيات|Rahma deyaa

@gptftbo

بوت تحميل ( تيك توك. انستغرام. يوتيوب)

سلام عليكم

pip install tensorflow opencv-python numpy)

import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf

# تحميل نموذج ESRGAN المدرب مسبقًا
model = tf.keras.models.load_model('path_to_your_model.h5')

# دالة لتحسين دقة الصورة
def enhance_image(image_path):
    # قراءة الصورة
    image = cv2.imread(image_path)
    
    # تغيير حجم الصورة إلى 4 أضعاف
    height, width, _ = image.shape
    new_height, new_width = height * 4, width * 4
    image_resized = cv2.resize(image, (new_width, new_height), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)

    # تحويل الصورة إلى مصفوفة مناسبة للنموذج
    image_array = np.array(image_resized) / 255.0
    image_array = np.expand_dims(image_array, axis=0)  # إضافة بعد batch

    # تحسين الصورة باستخدام النموذج
    enhanced_image = model.predict(image_array)

    # إزالة بعد batch
    enhanced_image = np.squeeze(enhanced_image)

    # تحويل القيم إلى النطاق [0, 255]
    enhanced_image = np.clip(enhanced_image * 255, 0, 255).astype(np.uint8)

    return enhanced_image

# استخدام الدالة
input_image_path = 'path_to_your_image.jpg'
output_image_path = 'enhanced_image.jpg'

enhanced_image = enhance_image(input_image_path)

# حفظ الصورة المحسنة
cv2.imwrite(output_image_path, enhanced_image)

print(f"تم حفظ الصورة المحسنة في: {output_image_path}")

pip install tensorflow opencv-python numpy)

import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf

# تحميل نموذج ESRGAN المدرب مسبقًا
model = tf.keras.models.load_model('path_to_your_model.h5')

# دالة لتحسين دقة الصورة
def enhance_image(image_path):
    # قراءة الصورة
    image = cv2.imread(image_path)
    
    # تغيير حجم الصورة إلى 4 أضعاف
    height, width, _ = image.shape
    new_height, new_width = height * 4, width * 4
    image_resized = cv2.resize(image, (new_width, new_height), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)

    # تحويل الصورة إلى مصفوفة مناسبة للنموذج
    image_array = np.array(image_resized) / 255.0
    image_array = np.expand_dims(image_array, axis=0)  # إضافة بعد batch

    # تحسين الصورة باستخدام النموذج
    enhanced_image = model.predict(image_array)

    # إزالة بعد batch
    enhanced_image = np.squeeze(enhanced_image)

    # تحويل القيم إلى النطاق [0, 255]
    enhanced_image = np.clip(enhanced_image * 255, 0, 255).astype(np.uint8)

    return enhanced_image

# استخدام الدالة
input_image_path = 'path_to_your_image.jpg'
output_image_path = 'enhanced_image.jpg'

enhanced_image = enhance_image(input_image_path)

# حفظ الصورة المحسنة
cv2.imwrite(output_image_path, enhanced_image)

print(f"تم حفظ الصورة المحسنة في: {output_image_path}")

تحبون انزل الكم كل يوم فرع من فروع عالم الالكترونات و البرمجة

( شنو تحبون تتعلمون من البرمجة )