以下文章来源于学习python的正确姿势
作者小帅b
翻开家里的的相片册，可以看到每张照片都是那么的弥足珍贵，特别是很久以前的照片，都是美好的回忆，还有那些年错过的场景，都被记录下来了，不过可惜的是，随着时间的流逝，照片可能泛黄，出现划痕，画质损失等等，那么这时候，如果可以让这些老旧的照片修复回来，那就忒棒啊！
如何使用呢？今天小编和你一起玩一下，把旧照片修复清晰。
在此之前，确保你的电脑有：
环境准备
首先将微软的「Bringing-Old-Photos-Back-to-Life」库 clone 到本地：
git clone https://github.com/microsoft/Bringing-Old-Photos-Back-to-Life.git
下载 Synchronized-BatchNorm-PyTorch
接着进入项目文件，进入 「Face_Enhancement/models/networks/」，把「Synchronized-BatchNorm-PyTorch」clone下来：
clone https://github.com/vacancy/Synchronized-BatchNorm-PyTorch
同样的，在「Global/detection_models」下同步下载 「Synchronized-BatchNorm-PyTorch」：
下载 landmark detection pretrained model
进入 「Face_Enhancement」，使用 wget 命令下载地标检测预训练模型：
wget http://dlib.net/files/shapepredictor68facelandmarks.dat.bz2
接着解压：
bzip2 -d shapepredictor68facelandmarks.dat.bz2
下载训练模块
进入「Face_Enhancement」，使用 wget 下载：
wget https://facevc.blob.core.windows.net/zhanbo/oldphoto/pretrain/FaceEnhancement/checkpoints.zip
接着解压一波：
unzip checkpoints.zip
进入 「Global」，下载：
wget https://facevc.blob.core.windows.net/zhanbo/old_photo/pretrain/Global/checkpoints.zip
同样解压一波：
unzip checkpoints.zip
创建 python3 虚拟环境
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
安装项目依赖库
pip3 install -r requirements.txt
至此，我们该安装都特么安装完成了，接下来就可以使用了。
修复没有划痕的老照片
我们可以创建两文件夹，分别用来存放旧照片和生成的修复照片：
比如你要修复这样的旧照片：
把它放进 「old」文件夹中，然后使用这样的命令进行修复：
python run.py --inputfolder [旧照片的文件夹路径] --outputfolder [新照片的文件夹路径] --GPU 0
像这样：
这时候在 「out」中就可以得到修复好的照片了：
打开可以看到新的照片：
是不是清晰了很多？
当然你也可以批量修复，把旧照片都放入你创建的 old 文件夹就可以。
修复有划痕的老照片
使用方式和刚刚的命令一样，只不过我们需要在命令后面添加 「--with_scratch」。
删除刚刚 out 下生成的文件：
rm -rf test/out/*
修复：
python run.py --inputfolder [旧照片的文件夹路径] --outputfolder [新照片的文件夹路径] --GPU 0 --with_scratch
得到的效果就是这样的：
写到这里，小编在淘宝搜了一下「老照片修复」，这...商机啊！
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