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Python+OpenCV 圖像風(fēng)格遷移(模仿名畫(huà))

DoINsiSt / 2419人閱讀

摘要：我最近才發(fā)現(xiàn)在的代碼中就有圖像風(fēng)格遷移的示例原諒我的后知后覺(jué)，是基于論文中的網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)。中值濾波的窗口大小，用來(lái)對(duì)結(jié)果圖像進(jìn)行平滑處理，這個(gè)對(duì)結(jié)果影響不大。

現(xiàn)在很多人都喜歡拍照（自拍）。有限的濾鏡和裝飾玩多了也會(huì)膩，所以就有 APP 提供了 模仿名畫(huà)風(fēng)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(fēng)格。

這種功能叫做“ 圖像風(fēng)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(xù)相關(guān)研究的基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)出來(lái)的。

通俗來(lái)講，就是借助于 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ，預(yù)先將名畫(huà)中的風(fēng)格訓(xùn)練成出模型，在將其應(yīng)用在不同的照片上，生成新的風(fēng)格化圖像。

來(lái)自《A Neural Algorithm of Artistic Style》

而因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面的應(yīng)用越來(lái)越廣，著名的視覺(jué)開(kāi)發(fā)庫(kù) OpenCV 在 3.3 版本中正式引入 DNN（深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)） ，支持 Caffe、TensorFlow、Torch/PyTorch 等主流框架的模型，可用以實(shí)現(xiàn)圖像的識(shí)別、檢測(cè)、分類(lèi)、分割、著色等功能。
我最近才發(fā)現(xiàn)在 OpenCV 的 Sample 代碼中就有圖像風(fēng)格遷移的 Python 示例（原諒我的后知后覺(jué)），是基于 ECCV 2016 論文中的網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)。所以，即使作為人工智能的菜鳥(niǎo)，也可以拿別人訓(xùn)練好的模型來(lái)玩一玩，體會(huì)下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的奇妙。

（相關(guān)代碼和模型的獲取見(jiàn)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(guò)執(zhí)行命令運(yùn)行代碼：


python fast_neural_style.py --model starry_night.t7

model 參數(shù)是提供預(yù)先訓(xùn)練好的模型文件路徑，OpenCV 沒(méi)有提供下載，但給出的參考項(xiàng)目 https://github.com/jcjohnson/fast-neural-style 中可以找到

其他可設(shè)置參數(shù)有：

input 可以指定原始圖片/視頻，如果不提供就默認(rèn)使用攝像頭實(shí)時(shí)采集。

width、height，調(diào)整處理圖像的大小，設(shè)置小一點(diǎn)可以提高計(jì)算速度。在我自己的電腦上，300x200 的轉(zhuǎn)換視頻可以達(dá)到 15 幀/秒。

median_filter 中值濾波的窗口大小，用來(lái)對(duì)結(jié)果圖像進(jìn)行平滑處理，這個(gè)對(duì)結(jié)果影響不大。

執(zhí)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(shí)很短，就是 加載模型 - > 讀取圖片 -> 進(jìn)行計(jì)算 -> 輸出圖片，我在官方示例基礎(chǔ)上進(jìn)一步簡(jiǎn)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(jìn)行計(jì)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(gè)多效果實(shí)時(shí)對(duì)比的版本（計(jì)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(huì)的時(shí)候我還說(shuō)：他演唱會(huì)的背景 MV 大量使用了 圖像二值化、邊緣檢測(cè) 等操作，讓我想到以前數(shù)字圖像處理課的大作業(yè)……現(xiàn)在圖像風(fēng)格遷移的效率達(dá)到了實(shí)時(shí)，想必以后也會(huì)經(jīng)常被使用吧

獲取文中相關(guān)代碼和模型下載地址，請(qǐng)?jiān)诠娞?hào)（ Crossin的編程教室 ）對(duì)話(huà)中回復(fù)關(guān)鍵字 名畫(huà)

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