使用OpenCV超分辨率EDSR模型时出现Mat内存分配错误求助

核心错误原因 #

1. 预训练模型与缩放因子不匹配 #

你加载的是EDSR_x2.pb（对应2倍超分辨率），但调用setModel时指定了缩放因子3——每个EDSR预训练模型都是针对固定缩放倍数训练的，模型和缩放因子必须严格对应：

• EDSR_x2.pb → 仅支持scale=2
• EDSR_x3.pb → 仅支持scale=3
• EDSR_x4.pb → 仅支持scale=4

2. 未验证图像加载状态 #

即使确认了路径，cv2.imread仍可能因文件损坏、路径特殊字符（如空格）返回None，空图像传入模型会直接触发断言错误。

修复后的完整代码 #

import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf

# 加载图像并校验
image_path = 'C:/Users/HP/Desktop/IMG Enhancement/test2.png'
image = cv2.imread(image_path)
if image is None:
    raise ValueError(f"无法加载图像，请检查路径或文件完整性：{image_path}")

# 初始化超分辨率模型
sr_model = cv2.dnn_superres.DnnSuperResImpl_create()

# 加载对应缩放倍数的预训练模型（示例用x2模型）
sr_model.readModel("EDSR_x2.pb")  # 若模型不在当前目录，请使用绝对路径
sr_model.setModel("edsr", 2)  # 缩放因子与模型严格匹配

# 执行超分辨率增强
enhanced_image = sr_model.upsample(image)

# 可选：保存或预览结果
cv2.imwrite('enhanced_test2.png', enhanced_image)
cv2.imshow('Enhanced Image', enhanced_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

额外检查项 #

• 确认模型路径正确：如果EDSR_x2.pb不在脚本运行目录，替换为绝对路径（如C:/Users/HP/Desktop/IMG Enhancement/EDSR_x2.pb）
• 验证图像完整性：用系统自带工具打开test2.png，确认文件未损坏
• 版本兼容性：若问题仍存在，可尝试将OpenCV降级到4.5.x版本测试（部分高版本对dnn模块的兼容性存在小问题）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bilal