Python+OpenCV 圖像風格遷移(模仿名畫)

DoINsiSt 發布于2019-07-31 11:13 / 2290人閱讀

摘要：我最近才發現在的代碼中就有圖像風格遷移的示例原諒我的后知后覺，是基于論文中的網絡模型實現。中值濾波的窗口大小，用來對結果圖像進行平滑處理，這個對結果影響不大。

現在很多人都喜歡拍照（自拍）。有限的濾鏡和裝飾玩多了也會膩，所以就有 APP 提供了 模仿名畫風格 的功能，比如 prisma、versa 等，可以把你的照片變成 梵高、畢加索、蒙克 等大師的風格。

這種功能叫做“ 圖像風格遷移 ”，幾乎都是基于 CVPR 2015 的論文《 A Neural Algorithm of Artistic Style 》和 ECCV 2016 的論文《 Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution 》中提出的算法，以及后續相關研究的基礎上開發出來的。

通俗來講，就是借助于 神經網絡 ，預先將名畫中的風格訓練成出模型，在將其應用在不同的照片上，生成新的風格化圖像。

來自《A Neural Algorithm of Artistic Style》

而因為神經網絡在計算機視覺方面的應用越來越廣，著名的視覺開發庫 OpenCV 在 3.3 版本中正式引入 DNN（深度神經網絡） ，支持 Caffe、TensorFlow、Torch/PyTorch 等主流框架的模型，可用以實現圖像的識別、檢測、分類、分割、著色等功能。
我最近才發現在 OpenCV 的 Sample 代碼中就有圖像風格遷移的 Python 示例（原諒我的后知后覺），是基于 ECCV 2016 論文中的網絡模型實現。所以，即使作為人工智能的菜鳥，也可以拿別人訓練好的模型來玩一玩，體會下神經網絡的奇妙。

（相關代碼和模型的獲取見文末）

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

目錄下通過執行命令運行代碼：


python fast_neural_style.py --model starry_night.t7

model 參數是提供預先訓練好的模型文件路徑，OpenCV 沒有提供下載，但給出的參考項目 https://github.com/jcjohnson/fast-neural-style 中可以找到

其他可設置參數有：

input 可以指定原始圖片/視頻，如果不提供就默認使用攝像頭實時采集。

width、height，調整處理圖像的大小，設置小一點可以提高計算速度。在我自己的電腦上，300x200 的轉換視頻可以達到 15 幀/秒。

median_filter 中值濾波的窗口大小，用來對結果圖像進行平滑處理，這個對結果影響不大。

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

原始圖像ECCV16 modelsinstance_norm models

核心代碼其實很短，就是 加載模型 - > 讀取圖片 -> 進行計算 -> 輸出圖片，我在官方示例基礎上進一步簡化了一下：


import cv2
# 加載模型
net = cv2.dnn.readNetFromTorch("the_scream.t7")
net.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_OPENCV);
# 讀取圖片
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)
# 進行計算
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)
# 輸出圖片
cv2.imshow("Styled image", out)
cv2.waitKey(0)

另外還改了個多效果實時對比的版本（計算量大了，很卡頓），也一并上傳在代碼中。

PS：前兩天看趙雷演唱會的時候我還說：他演唱會的背景 MV 大量使用了圖像二值化、邊緣檢測等操作，讓我想到以前數字圖像處理課的大作業……現在圖像風格遷移的效率達到了實時，想必以后也會經常被使用吧

獲取文中相關代碼和模型下載地址，請在公眾號（ Crossin的編程教室 ）對話中回復關鍵字名畫

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