从零开始构建OpenCV和Python驱动的图形/视频风迁移

人工智能

2024-02-22 03:19:05

神经风格迁移概述
神经风格迁移是一种令人惊叹的技术，它允许您将一种艺术风格从一张图像转移到另一张图像或一段视频中。无论是梵高的奔放笔触还是毕加索的抽象几何形状，您都可以轻松地将它们融入您的数字作品中。

了解神经风格迁移的工作原理

为了理解神经风格迁移的奥秘，我们需要了解它是如何工作的。该过程由三个主要步骤组成：

内容表示： 通过计算一幅图像的像素之间的关系，我们能够创建一个数值表示，其中包含有关图像内容的信息。
风格表示： 通过计算图像的特征之间的关系，我们能够创建一个数值表示，其中包含有关图像风格的信息。
风格迁移： 将内容表示和风格表示结合起来，就能创建一个新的图像，其内容与第一张图像相似，但风格与第二张图像相似。

使用OpenCV和Python构建自己的风格迁移引擎

现在，让我们一起踏上一个激动人心的旅程，在这个旅程中，我们将构建自己的风格迁移引擎，而无需依赖昂贵的GPU。

先决条件

在开始之前，请确保您已在系统中安装了以下软件：

Python 3或更高版本
OpenCV
NumPy
Matplotlib
TensorFlow 2.0或更高版本

第一步：导入必要的库

首先，让我们导入必要的库。

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf

第二步：加载和预处理图像

现在，让我们加载和预处理图像。

content_image = cv2.imread("content_image.jpg")
style_image = cv2.imread("style_image.jpg")

content_image = cv2.resize(content_image, (512, 512))
style_image = cv2.resize(style_image, (512, 512))

第三步：定义神经风格迁移模型

现在，让我们定义我们的神经风格迁移模型。

class StyleTransferModel(tf.keras.Model):
    def __init__(self):
        super(StyleTransferModel, self).__init__()
        self.content_layers = ['block1_conv2', 'block2_conv2', 'block3_conv3', 'block4_conv3']
        self.style_layers = ['block1_conv1', 'block2_conv1', 'block3_conv1', 'block4_conv1']
        self.content_weights = [0.2, 0.4, 0.2, 0.2]
        self.style_weights = [0.2, 0.4, 0.2, 0.2]
        self.vgg = tf.keras.applications.VGG19(include_top=False, weights='imagenet')
        self.vgg.trainable = False

    def call(self, inputs):
        content_features = self.get_content_features(inputs)
        style_features = self.get_style_features(inputs)
        content_loss = self.get_content_loss(content_features)
        style_loss = self.get_style_loss(style_features)
        total_loss = content_loss + style_loss
        return total_loss

    def get_content_features(self, inputs):
        content_features = {}
        for layer in self.content_layers:
            content_features[layer] = self.vgg.get_layer(layer).output
        return content_features

    def get_style_features(self, inputs):
        style_features = {}
        for layer in self.style_layers:
            style_features[layer] = self.vgg.get_layer(layer).output
        return style_features

    def get_content_loss(self, content_features):
        content_loss = 0
        for layer in self.content_layers:
            content_loss += tf.reduce_mean(tf.square(content_features[layer] - self.content_target[layer]))
        return content_loss

    def get_style_loss(self, style_features):
        style_loss = 0
        for layer in self.style_layers:
            style_loss += tf.reduce_mean(tf.square(self.get_gram_matrix(style_features[layer]) - self.style_target[layer]))
        return style_loss

    def get_gram_matrix(self, feature_map):
        return tf.einsum('bijc,bijd->bcd', feature_map, feature_map)

第四步：加载内容和风格图像

接下来，我们需要加载内容和风格图像。

content_image = tf.image.decode_image(tf.io.read_file("content_image.jpg"))
style_image = tf.image.decode_image(tf.io.read_file("style_image.jpg"))

content_image = tf.image.resize(content_image, (512, 512))
style_image = tf.image.resize(style_image, (512, 512))

content_image = tf.keras.applications.vgg19.preprocess_input(content_image)
style_image = tf.keras.applications.vgg19.preprocess_input(style_image)

第五步：实例化模型并进行风格迁移

最后，让我们实例化模型并进行风格迁移。

model = StyleTransferModel()
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.02)

for epoch in range(10):
    with tf.GradientTape() as tape:
        loss = model(content_image)
    gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_weights)
    optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_weights))

    if epoch % 100 == 0:
        plt.imshow(tf.keras.preprocessing.image.array_to_img(content_image))
        plt.show()