Python+OpenCV 图像风格迁移(模仿名画)

DoINsiSt 发布于2019-07-31 11:13 / 2289人阅读

摘要：我最近才发现在的代码中就有图像风格迁移的示例原谅我的后知后觉，是基于论文中的网络模型实现。中值滤波的窗口大小，用来对结果图像进行平滑处理，这个对结果影响不大。

现在很多人都喜欢拍照（自拍）。有限的滤镜和装饰玩多了也会腻，所以就有 APP 提供了 模仿名画风格 的功能，比如 prisma、versa 等，可以把你的照片变成 梵高、毕加索、蒙克 等大师的风格。

这种功能叫做“ 图像风格迁移 ”，几乎都是基于 CVPR 2015 的论文《 A Neural Algorithm of Artistic Style 》和 ECCV 2016 的论文《 Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution 》中提出的算法，以及后续相关研究的基础上开发出来的。

通俗来讲，就是借助于 神经网络 ，预先将名画中的风格训练成出模型，在将其应用在不同的照片上，生成新的风格化图像。

来自《A Neural Algorithm of Artistic Style》

而因为神经网络在计算机视觉方面的应用越来越广，著名的视觉开发库 OpenCV 在 3.3 版本中正式引入 DNN（深度神经网络） ，支持 Caffe、TensorFlow、Torch/PyTorch 等主流框架的模型，可用以实现图像的识别、检测、分类、分割、着色等功能。
我最近才发现在 OpenCV 的 Sample 代码中就有图像风格迁移的 Python 示例（原谅我的后知后觉），是基于 ECCV 2016 论文中的网络模型实现。所以，即使作为人工智能的菜鸟，也可以拿别人训练好的模型来玩一玩，体会下神经网络的奇妙。

（相关代码和模型的获取见文末）

OpenCV 官方代码地址： https://github.com/opencv/opencv/blob/3.4.0/samples/dnn/fast_neural_style.py

目录下通过执行命令运行代码：


python fast_neural_style.py --model starry_night.t7

model 参数是提供预先训练好的模型文件路径，OpenCV 没有提供下载，但给出的参考项目 https://github.com/jcjohnson/fast-neural-style 中可以找到

其他可设置参数有：

input 可以指定原始图片/视频，如果不提供就默认使用摄像头实时采集。

width、height，调整处理图像的大小，设置小一点可以提高计算速度。在我自己的电脑上，300x200 的转换视频可以达到 15 帧/秒。

median_filter 中值滤波的窗口大小，用来对结果图像进行平滑处理，这个对结果影响不大。

执行后的效果（取自 jcjohnson/fast-neural-style）：

原始图像ECCV16 modelsinstance_norm models

核心代码其实很短，就是 加载模型 - > 读取图片 -> 进行计算 -> 输出图片，我在官方示例基础上进一步简化了一下：


import cv2
# 加载模型
net = cv2.dnn.readNetFromTorch("the_scream.t7")
net.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_OPENCV);
# 读取图片
image = cv2.imread("test.jpg")
(h, w) = image.shape[:2]
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1.0, (w, h), (103.939, 116.779, 123.680), swapRB=False, crop=False)
# 进行计算
net.setInput(blob)
out = net.forward()
out = out.reshape(3, out.shape[2], out.shape[3])
out[0] += 103.939
out[1] += 116.779
out[2] += 123.68
out /= 255
out = out.transpose(1, 2, 0)
# 输出图片
cv2.imshow("Styled image", out)
cv2.waitKey(0)

另外还改了个多效果实时对比的版本（计算量大了，很卡顿），也一并上传在代码中。

PS：前两天看赵雷演唱会的时候我还说：他演唱会的背景 MV 大量使用了图像二值化、边缘检测等操作，让我想到以前数字图像处理课的大作业……现在图像风格迁移的效率达到了实时，想必以后也会经常被使用吧

获取文中相关代码和模型下载地址，请在公众号（ Crossin的编程教室 ）对话中回复关键字名画

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