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# Dehaze 使用手册
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## 1. 项目用途
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本项目用于对 `待去雾图片/` 中的图片进行去雾，并在网页端统一展示以下方法的结果：
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- AOD
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- Baidu_API
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- DCP
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- DehazeNet
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- GCANet
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- RefineDNet
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- 后处理：手动 S/V、HSV 直方图匹配、自动 S/V、直方图匹配 + 自动 S/V
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- 一键批量默认流程：所有图片运行 `Baidu_API + 自动 S/V`
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- 网页端 ZIP 下载：当前图片或全部图片结果打包下载
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## 2. 启动网页
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```bash
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cd /home/wkmgc/Desktop/Dehaze
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./run_dehaze_web.sh
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```
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浏览器访问：
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```text
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http://192.168.3.11:7860/
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```
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## 3. 环境说明
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当前项目使用统一网页服务调度不同模型环境：
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- Web、DCP、Baidu_API、后处理：当前 base Python
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- AOD、DehazeNet：`/home/wkmgc/miniconda3/envs/dehaze_caffe/bin/python`
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- GCANet、RefineDNet：`/home/wkmgc/miniconda3/envs/seg_server/bin/python`
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`run_dehaze_web.sh` 已默认配置这些解释器。如需换环境，可设置：
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```bash
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export DEHAZE_CAFFE_PYTHON=/path/to/caffe/python
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export DEHAZE_TORCH_PYTHON=/path/to/torch/python
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```
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## 4. 百度 API 配置
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真实密钥不要提交到 git。复制示例文件：
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```bash
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cp config/baidu_api.env.example config/baidu_api.env
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```
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填入：
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```text
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BAIDU_API_KEY=...
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BAIDU_SECRET_KEY=...
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```
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也可以在启动前直接设置环境变量。
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## 5. 使用流程
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1. 将待处理图片放入 `待去雾图片/`。
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2. 启动网页。
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3. 在左侧选择图片。
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4. 勾选需要运行的模型，点击“运行选中模型”。
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5. 在后处理区域选择源图、参考图和后处理方法，点击“生成后处理”。
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6. 需要批量处理时，点击“批量默认流程”，会对 `待去雾图片/` 中所有图片执行 `Baidu_API -> 自动 S/V`。已有的百度结果和自动 S/V 结果会跳过，避免重复消耗 API。
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7. 需要导出结果时，在“下载”区域点击“下载当前图片”或“批量下载全部”，网页会生成 ZIP 包。
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8. 结果会保存到 `web_results/`，网页会自动刷新显示。
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页面中“未生成”表示对应结果文件还不存在，并不是任务卡住。
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批量下载包中包含对应图片的原图、已生成的模型去雾结果和已生成的后处理结果。
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## 6. 命令行验证
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验证全部图片和全部模型：
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```bash
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python scripts/verify_all.py
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如不想调用百度 API：
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```bash
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python scripts/verify_all.py --skip-baidu
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```
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只验证指定图片：
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```bash
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python scripts/verify_all.py --images 1.png
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```
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## 7. 清理生成物
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清理缓存和运行结果：
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```bash
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./scripts/clean_generated.sh
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```
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清理后重新启动网页并运行模型即可再生成结果。
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## 8. 目录说明
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- `web_dehaze/`：统一网页服务、模型调度和后处理代码。
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- `待去雾图片/`：待处理原图。
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- `web_results/`：网页运行生成结果，已加入 `.gitignore`。
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- `AOD-Net_最好加入后处理/`：AOD 模型与入口脚本。
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- `Baidu_API_最好加入后处理/`：百度去雾 API 脚本。
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- `DCP_最好加入后处理/`：DCP 去雾脚本。
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- `DehazeNet/`：DehazeNet 模型与入口脚本。
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- `GCANet/`：GCANet 模型与入口脚本。
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- `RefineDNet/`：RefineDNet 模型、权重与入口脚本。
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- `※程序-后处理汇总/`：原始后处理脚本归档。
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