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Python怎么实现9种图像风格迁移

Python怎么实现9种图像风格迁移,针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

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Python怎么实现9种图像风格迁移

图像风格迁移已经属于比较成熟的领域了,现在连实时的风格迁移都不成问题。之前一直想出一篇这样的文章,但无奈于大部分开源项目配置起来非常麻烦,比如 luanfujun/deep-photo-styletransfer 项目,需要安装 CUDA、pytorch、cudnn等等,配置完一天都过去了。

不过最近我发现一个非常好的开源应用项目,那就是OpenCV的DNN图像风格迁移。你只需要安装OpenCV就可以使用,在cmd/terminal中输入(如果你还没有安装Python,请看这篇文章 《Python安装》):

pip install python-opencv

不过它也有局限性,我们只能用别人训练好的模型进行风格迁移,如果我们要自定义风格,那就必须配置cudn等工具,使用 deep-photo-styletransfer 等项目的方法进行训练,今天的教程我们拿fast-neural-style训练好的模型对下面的图片做一次风格迁移。

Python怎么实现9种图像风格迁移

1.选择模型


fast-neural-style
放出的模型风格一共有9种,我们将一一尝试,其中部分风格如下比如:

Python怎么实现9种图像风格迁移

candy  

Python怎么实现9种图像风格迁移

mosaic

Python怎么实现9种图像风格迁移

starry_night

Python怎么实现9种图像风格迁移

udnie

模型文件可以扫描下方二维码关注 Python实用宝典,回复 风格迁移 下载,里面有全部9个模型风格的资源和源代码。

2.克隆OpenCV源码

我们直接克隆OpenCV开源项目中关于DNN图像迁移的例子,地址是:
https://github.com/opencv/opencv/blob/3.4.0/samples/dnn/fast_neural_style.py

代码:

Python怎么实现9种图像风格迁移

注意,源代码是基于Python2的,所以第46行少了括号,如果你是Python3请注意补上括号。这份代码可以直接使用, parser 里定义了5个参数,--input输入要迁移的图像宽度和高度, median_filter 是中值滤波器, 基本思想是用像素点邻域灰度值的中值来代替该像素点的灰度值,因此理论上数值越大,图像越平滑,输出的结果细节越好(不确定)。亲自试了一下median_filter对图像的影响,发现改变微乎其微,因此直接为默认值即可。

3.开始迁移

将第二步的代码保存到一个文件中,命名为1.py,在CMD/Terminal中带参数运行脚本,其中input是源图像路径,model是迁移的风格模型文件,如运行:

python 1.py --input 1.jpg --model udnie.t7

效果:

Python怎么实现9种图像风格迁移

全部9种风格的迁移效果:

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Python怎么实现9种图像风格迁移

关于Python怎么实现9种图像风格迁移问题的解答就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,如果你还有很多疑惑没有解开,可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。


当前题目:Python怎么实现9种图像风格迁移
文章出自:http://njwzjz.com/article/jccgch.html