对于图像超分辨率的实现，OpenCV提供了一种简单的方法，即使用dnn module中的超分辨率模型。以下是一个示例代码，演示如何使用OpenCV C++实现图像超分辨率：
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace cv::dnn;
int main() {
// 读取输入图像
Mat inputImage = imread("input.jpg");
// 创建超分辨率模型
SuperResolution superResolution;
superResolution.readModel("ESPCN_x2.pb");
superResolution.setModel("espcn", 2);
// 将输入图像转换为Blob
Mat blob = blobFromImage(inputImage);
// 将Blob输入到模型中进行超分辨率处理
Mat outputImage;
superResolution.upsample(blob, outputImage);
// 显示输出图像
imshow("Output Image", outputImage);
waitKey(0);
return 0;
}
在上面的代码中，我们首先读取输入图像，然后创建一个SuperResolution对象，并加载预训练的超分辨率模型。接下来，我们将输入图像转换为Blob，并将其输入到模型中进行超分辨率处理。最后，我们显示输出图像。
需要注意的是，要运行上述代码，你需要正确安装OpenCV并将超分辨率模型文件（例如"ESPCN_x2.pb"）放在工作目录中。你也可以尝试不同的预训练模型，调整超分辨率因子等来获得更好的效果。
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