Python+OpenCV图像风格迁移的实现方法讲解


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import cv2

# 加载模型

net = cv2.dnn.readNetFromTorch('the_scream.t7')

net.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_OPENCV);

# 读取图片

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)

# 进行计算

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)

# 输出图片

cv2.imshow('Styled image', out)

cv2.waitKey(0)

另外还改了个多效果实时对比的版本(计算量大了,很卡顿),也一并上传在代码中。

2345截图20181016141941.png

PS:前两天看赵雷演唱会的时候我还说:他演唱会的背景 MV 大量使用了 图像二值化、边缘检测 等操作,让我想到以前数字图像处理课的大作业……现在图像风格迁移的效率达到了实时,想必以后也会经常被使用吧。

以上就是Python+OpenCV图像风格迁移的实现方法讲解的详细内容,更多文章请关注木庄网络博客!!

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