本文摘自php中文网，作者不言，侵删。
本篇文章给大家带来的内容是关于Python+OpenCV图像风格迁移的实现方法讲解，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。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：
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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 models
instance_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：
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