C# Bitmap圖像超分辨率重建

在C#中實現圖像超分辨率重建可以使用深度學習技術，例如使用卷積神經網絡（CNN）進行圖像超分辨率重建。以下是一個簡單的示例：

using System;
using System.Drawing;
using System.Drawing.Imaging;
using System.IO;
using Keras;
using Keras.Models;
using Numpy;

class Program
{
    static void Main()
    {
        // 加載訓練好的模型
        var model = Sequential.ModelFromJson(File.ReadAllText("model.json"));
        model.LoadWeights("model.h5");

        // 讀取輸入圖像
        Bitmap inputImage = new Bitmap("input.jpg");

        // 將輸入圖像轉換為numpy數組
        var inputArray = ConvertBitmapToArray(inputImage);

        // 將輸入圖像傳遞給模型進行超分辨率重建
        var outputArray = model.Predict(inputArray).AsScalar();

        // 將輸出數組轉換為圖像
        Bitmap outputImage = ConvertArrayToBitmap(outputArray, inputImage.Width * 2, inputImage.Height * 2);

        // 保存輸出圖像
        outputImage.Save("output.jpg", ImageFormat.Jpeg);
    }

    static NDarray ConvertBitmapToArray(Bitmap bitmap)
    {
        var imageArray = new NDarray(bitmap.Height, bitmap.Width, 3);
        for (int y = 0; y < bitmap.Height; y++)
        {
            for (int x = 0; x < bitmap.Width; x++)
            {
                Color pixel = bitmap.GetPixel(x, y);
                imageArray[y, x, 0] = pixel.R;
                imageArray[y, x, 1] = pixel.G;
                imageArray[y, x, 2] = pixel.B;
            }
        }
        return imageArray;
    }

    static Bitmap ConvertArrayToBitmap(NDarray array, int width, int height)
    {
        Bitmap bitmap = new Bitmap(width, height);
        for (int y = 0; y < height; y++)
        {
            for (int x = 0; x < width; x++)
            {
                Color pixel = Color.FromArgb((int)array[y, x, 0], (int)array[y, x, 1], (int)array[y, x, 2]);
                bitmap.SetPixel(x, y, pixel);
            }
        }
        return bitmap;
    }
}

在這個示例中，我們加載了一個預訓練的模型并使用它對輸入的圖像進行超分辨率重建。輸入圖像和輸出圖像都是以Bitmap對象的形式處理的，而模型的輸入和輸出是以numpy數組的形式處理的。我們通過ConvertBitmapToArray和ConvertArrayToBitmap函數來進行Bitmap對象和numpy數組之間的轉換。最后，將輸出圖像保存到output.jpg中。

請注意，這只是一個簡單的示例，實際的圖像超分辨率重建任務可能需要更復雜的模型和更多的數據處理步驟。您可以根據自己的需求和數據集來調整和改進這個示例。