So verwenden Sie Python, um eine Stilübertragung für Bilder durchzuführen

So verwenden Sie Python, um eine Stilübertragung auf Bildern durchzuführen

Einführung:
Die Stilübertragung ist eine interessante und herausfordernde Aufgabe im Bereich Computer Vision, die den Inhalt eines Bildes mit dem Stil eines anderen Bildes synthetisieren kann einzigartige künstlerische Effekte und wird häufig in der Bildverarbeitung, Design, Unterhaltung und anderen Bereichen eingesetzt. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie die Programmiersprache Python in Kombination mit Deep-Learning-Algorithmen verwenden, um eine Stilübertragung von Bildern zu erreichen.

Schritt 1: Importieren Sie die erforderlichen Bibliotheken
Zuerst müssen wir einige notwendige Python-Bibliotheken importieren, darunter TensorFlow, Keras, NumPy und Matplotlib. Führen Sie den folgenden Code aus:

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

Schritt 2: Laden Sie das vorab trainierte Modell
Bei der Stilübertragung können wir ein vorab trainiertes Faltungs-Neuronales Netzwerkmodell wie VGG19 verwenden. Dieses Modell eignet sich gut für Bilderkennungsaufgaben und wird auch häufig bei Stilübertragungsaufgaben eingesetzt. Führen Sie den folgenden Code aus:

vgg = tf.keras.applications.VGG19(include_top=False, weights='imagenet')
vgg.trainable = False

Schritt 3: Inhaltsverlust definieren
Inhaltsverlust wird verwendet, um den Unterschied im Inhalt zwischen zwei Bildern zu messen. Wir können die mittlere Ebene des VGG-Modells verwenden, um die Inhaltsmerkmale des Bildes zu extrahieren. Konkret können wir bestimmte Faltungsschichten des VGG-Modells als Inhaltsschichten auswählen und die Merkmalsdarstellungen des Eingabebilds und des Zielbilds auf diesen Schichten vergleichen. Führen Sie den folgenden Code aus:

content_layers = ['block5_conv2']
content_extractor = keras.Model(inputs=vgg.input, outputs=[vgg.get_layer(name).output for name in content_layers])

Schritt 4: Stilverlust definieren
Stilverlust wird verwendet, um den Stilunterschied zwischen zwei Bildern zu messen. Wir können die Gram-Matrix verwenden, um die Korrelation zwischen verschiedenen Kanälen in einem Bild darzustellen und dann die Eigenschaften des Bildes in Bezug auf Textur, Farbe usw. zu messen. Führen Sie den folgenden Code aus:

style_layers = ['block1_conv1', 'block2_conv1', 'block3_conv1', 'block4_conv1', 'block5_conv1']
style_extractor = keras.Model(inputs=vgg.input, outputs=[vgg.get_layer(name).output for name in style_layers])

def gram_matrix(input_tensor):
    channels = int(input_tensor.shape[-1])
    a = tf.reshape(input_tensor, [-1, channels])
    n = tf.shape(a)[0]
    gram = tf.matmul(a, a, transpose_a=True)
    return gram / tf.cast(n, tf.float32)

Schritt 5: Definieren Sie den gesamten Variationsverlust
Der gesamte Variationsverlust wird verwendet, um das synthetische Bild glatt zu halten. Durch Summieren der Differenz zwischen jedem Pixel des zusammengesetzten Bildes und seinen Nachbarpixeln können wir Rauschen und diskontinuierliche Kanten reduzieren. Führen Sie den folgenden Code aus:

def total_variation_loss(image):
    x = tf.image.image_gradients(image)
    return tf.reduce_sum(tf.abs(x[0])) + tf.reduce_sum(tf.abs(x[1]))

Schritt 6: Definieren Sie die Zielfunktion
Wir kombinieren Inhaltsverlust, Stilverlust und Gesamtvariationsverlust, um eine umfassende Zielfunktion zu bilden. Die Zielfunktion wird verwendet, um den Unterschied zwischen Inhalt und Stil des Bildes zu minimieren und ein zusammengesetztes Bild zu erzeugen, das die Einschränkungen erfüllt. Führen Sie den folgenden Code aus:

def compute_loss(image, content_features, style_features):
    content_output = content_extractor(image)
    style_output = style_extractor(image)
    content_loss = tf.reduce_mean(tf.square(content_output - content_features))
    style_loss = tf.add_n([tf.reduce_mean(tf.square(style_output[i] - style_features[i])) for i in range(len(style_output))])
    content_loss *= content_weight
    style_loss *= style_weight
    tv_loss = total_variation_loss(image) * total_variation_weight
    loss = content_loss + style_loss + tv_loss
    return loss

@tf.function()
def train_step(image, content_features, style_features, optimizer):
    with tf.GradientTape() as tape:
        loss = compute_loss(image, content_features, style_features)
    gradients = tape.gradient(loss, image)
    optimizer.apply_gradients([(gradients, image)])
    image.assign(tf.clip_by_value(image, 0.0, 1.0))

Schritt 7: Stilübertragung durchführen
Nach Abschluss der Definition des Modells können wir die benutzerdefinierte Trainingsfunktion verwenden, um das synthetische Bild iterativ zu optimieren, sodass es dem Zielbild inhaltlich so ähnlich wie möglich ist und Stil. Führen Sie den folgenden Code aus:

def style_transfer(content_path, style_path, num_iteration=1000, content_weight=1e3, style_weight=1e-2, total_variation_weight=30):
    content_image = load_image(content_path)
    style_image = load_image(style_path)
    content_features = content_extractor(content_image)
    style_features = style_extractor(style_image)
    opt = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.02, beta_1=0.99, epsilon=1e-1)
    image = tf.Variable(content_image)
    start_time = time.time()
    for i in range(num_iteration):
        train_step(image, content_features, style_features, opt)
        if i % 100 == 0:
            elapsed_time = time.time() - start_time
            print('Iteration: %d, Time: %.2fs' % (i, elapsed_time))
            plt.imshow(image.read_value()[0])
            plt.axis('off')
            plt.show()
    image = image.read_value()[0]
    return image

Schritt 8: Stilmigration durchführen
Schließlich wählen wir ein Inhaltsbild und ein Stilbild aus und rufen dann die Funktion style_transfer() auf, um die Stilmigration durchzuführen. Führen Sie den folgenden Code aus:

content_path = 'content.jpg'
style_path = 'style.jpg'
output_image = style_transfer(content_path, style_path)
plt.imshow(output_image)
plt.axis('off')
plt.show()

Fazit:
In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie die Programmiersprache Python in Kombination mit Deep-Learning-Algorithmen verwenden, um eine Stilübertragung von Bildern zu erreichen. Indem wir das vorab trainierte Modell laden, Inhaltsverlust, Stilverlust und Gesamtvariationsverlust definieren und es mit einer benutzerdefinierten Trainingsfunktion kombinieren, können wir ein Inhaltsbild und ein Stilbild zu einem neuen Bild synthetisieren, das ihre Eigenschaften kombiniert. Durch kontinuierliche iterative Optimierung können wir das endgültige zusammengesetzte Bild erhalten, das die gegebenen Einschränkungen erfüllt. Wir hoffen, dass die Leser durch die Einleitung dieses Artikels die Grundprinzipien und Implementierungsmethoden des Stiltransfers verstehen und das Potenzial dieser Technologie in Bereichen wie Bildverarbeitung und künstlerischem Schaffen weiter erkunden und anwenden können.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo verwenden Sie Python, um eine Stilübertragung für Bilder durchzuführen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!