Image Super-Resolution Tool باستخدام FSRCNN & OpenCV

English

Description

This is a simple desktop tool for image super-resolution. It allows users to upscale images using the FSRCNN model (×2 or ×4), including smaller/lightweight variants. The application uses OpenCV’s dnn_superres module under the hood, and provides a GUI built with CustomTkinter for ease of use.

Features

• Choose an image from your computer
• Select a super-resolution model (FSRCNN ×2, ×4, small ×2, small ×4)
• Upscale the selected image
• Choose where to save the upscaled image (Save As)
• View both the original and upscaled image
• Dark-mode GUI with a modern look

Models / Source

The SR (super-resolution) models included in this project are not my own. They are open-source models publicly available:

• FSRCNN ×4
• FSRCNN ×2
• FSRCNN small ×4
• FSRCNN small ×2

These models are commonly used with OpenCV’s dnn_superres and are freely distributed under open licenses. You can find the original pre-trained models from publicly available repositories such as vashiegaran / Opencv-Super-Resolution GitHub.

Requirements

• Python 3.x
• opencv-contrib-python
• customtkinter
• tkinter (built-in with standard Python)

Installation & Setup

1. Clone or download this repository.

2. Place the model files (.pb) in a folder named models/ inside the project directory.

3. (Recommended) Create and activate a virtual environment:

   python -m venv venv  
   venv\Scripts\activate  # on Windows  
   source venv/bin/activate  # on macOS / Linux  

4. Install the required packages:

   pip install opencv-contrib-python customtkinter  

5. Run the GUI application:

   python upscale_gui.py  

Usage

1. Open the app.
2. Click Browse to choose your image.
3. Select one of the SR models from the dropdown.
4. Click Upscale to process the image.
5. Choose where to save the output image via “Save As” dialog.
6. After processing, the app will show the original and upscaled image.

Code Snippet

import cv2
from cv2 import dnn_superres

sr = dnn_superres.DnnSuperResImpl_create()
sr.readModel("models/FSRCNN_x4.pb")
sr.setModel("fsrcnn", 4)

img = cv2.imread("input.jpg")
up = sr.upsample(img)
cv2.imwrite("upscaled.jpg", up)

License & Disclaimer

• The FSRCNN models provided are open-source and not developed by me.
• This project is for educational / personal use. Use the models responsibly and respect their original licenses.
• No guarantee is provided for commercial use; check the license of the original model repositories.

---

العربية

وصف المشروع

هذا برنامج بسيط على سطح المكتب لتحسين جودة الصور (super-resolution). يتيح للمستخدم تكبير الصور باستخدام موديل FSRCNN بمقياس ×2 أو ×4، وكذلك الإصدارات الصغيرة (lightweight). التطبيق يعتمد على وحدة dnn_superres من OpenCV، ويستخدم واجهة CustomTkinter لتسهيل الاستخدام.

الميزات

• اختيار صورة من جهازك
• اختيار موديل SR من قائمة (FSRCNN ×2، ×4، small ×2، small ×4)
• تكبير الصورة
• اختيار مكان الحفظ عبر نافذة “Save As”
• عرض الصورة الأصلية والمكبرة
• واجهة داكنة (Dark Mode) بمظهر حديث

الموديلات / المصدر

الموديلات (SR) المستخدمة في المشروع ليست من صنعتي. هي موديلات مفتوحة المصدر متاحة للعامة:

• FSRCNN ×4
• FSRCNN ×2
• FSRCNN small ×4
• FSRCNN small ×2

هذه الموديلات غالبًا تُستخدم مع dnn_superres في OpenCV وهي موزعة بحرية وفق تصاريح مفتوحة المصدر. من المستودعات المعروفة التي تحتوي الموديلات مثل: مستودع Opencv‑Super‑Resolution بواسطة vashiegaran على GitHub.

المتطلبات

• بايثون 3 وما فوق
• مكتبة opencv-contrib-python
• مكتبة customtkinter
• مكتبة tkinter (مضمنة غالبًا مع بايثون القياسي)

التثبيت والإعداد

1. انسخ أو حمّل هذا المستودع.

2. ضع ملفات الموديلات (.pb) داخل مجلد باسم models/ في مجلد المشروع.

3. (من المفضل) أنشئ وفعّل بيئة افتراضية:

   python -m venv venv  
   venv\Scripts\activate  # على Windows  
   source venv/bin/activate  # على macOS / Linux  

4. ثبّت المكتبات المطلوبة:

   pip install opencv-contrib-python customtkinter  

5. شغّل التطبيق:

   python upscale_gui.py  

طريقة الاستخدام

1. افتح التطبيق.
2. اضغط استعراض لاختيار الصورة.
3. اختر موديل التكبير من القائمة المنسدلة.
4. اضغط تكبير الصورة لمعالجة الصورة.
5. اختر في أي مكان تحفظ الصورة المكبرة عبر نافذة “Save As”.
6. بعد المعالجة، سيُعرض لك الصورة الأصلية والمكبرة.

جزء من الكود

import cv2
from cv2 import dnn_superres

sr = dnn_superres.DnnSuperResImpl_create()
sr.readModel("models/FSRCNN_x4.pb")
sr.setModel("fsrcnn", 4)

img = cv2.imread("input.jpg")
up = sr.upsample(img)
cv2.imwrite("upscaled.jpg", up)

الرخصة والتنويه

• موديلات FSRCNN المستخدمة في هذا المشروع هي مفتوحة المصدر وليست من تأليفي.
• هذا المشروع مخصص للاستخدام التعليمي أو الشخصي. استخدم الموديلات بمسؤولية واحترم تراخيصها الأصلية.
• لا يوجد ضمان للاستخدام التجاري، فتحقق من تراخيص المستودعات الأصلية للموديلات قبل الاستخدام التجاري.