1. 實驗目的

這個實驗的目的是在測試 DeepFill v2 模型在不同遮擋情況下的圖像修復能力，尤其是在複雜背景及物件重疊場景時的修復效果。
通過對比不同遮擋情況下的修復結果，分析模型的無縫性、自然度等性能指標。

2. 實驗工具與數據集

•DeepFill v2 模型：利用這個模型進行圖像修復。
•數據集：Places2，該數據集包含大量室內外場景圖像，適合作為修復測試的基礎。
•性能評估工具：計算 PSNR（峰值信噪比）與 SSIM（結構相似度指標）來衡量修復效果。

3. 實驗步驟

步驟 1：環境搭建與數據集準備

安裝所需的依賴包與 DeepFill v2 模型。
使用 PyTorch 來搭建 DeepFill v2 的運行環境。
下載 Places2 數據集，並將其中一部分用作修復測試的輸入。

安裝依賴包
pip install torch torchvision
pip install opencv-python

下載 Places2 wget
http://data.csail.mit.edu/places/places365/places365standard_easyformat.tar
tar -xvf places365standard_easyformat.tar

步驟 2：模型運行與遮擋處理

1.將 Places2 中的圖像樣本來進行隨機遮擋。
遮擋方式包括簡單的矩形遮擋和複雜的物件遮擋，模擬實際場景中可能的缺失區域。
2.使用 DeepFill v2 模型進行修復，將遮擋的區域進行填補。
•載入預訓練模型。
•將圖像和遮擋區域送入模型進行處理。

import torch
import cv2
import numpy as np

加載 DeepFill v2 預訓練模型
model = torch.hub.load('junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix', 'deepfill', pretrained=True)

選擇圖片
image_path = 'places2_sample.jpg'
image = cv2.imread(image_path)

遮擋處理（隨機矩形遮擋）
mask = np.zeros_like(image)
cv2.rectangle(mask, (50, 50), (150, 150), (255, 255, 255), -1)

將圖像和遮擋區域輸入模型
input_image = torch.tensor(image).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).float() / 255.0
input_mask = torch.tensor(mask).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).float() / 255.0
output_image = model(input_image, input_mask)

保存修復結果
output_image = output_image.squeeze(0).permute(1, 2, 0).detach().numpy()
cv2.imwrite('repaired_image.jpg', output_image * 255)