python实现图片风格转换

实现图片风格转换可以使用深度学习模型，比较常用的是基于卷积神经网络的风格迁移（Style Transfer）模型。下面是一个简单的代码示例：

首先需要安装必要的库，包括tensorflow, numpy, scipy, matplotlib等。

import tensorflow as tf
import numpy as np
import scipy.misc
import matplotlib.pyplot as plt

定义读取图片的函数，使用scipy库的imread函数。

def load_image(path):
    img = scipy.misc.imread(path).astype(np.float)
    # 将图片缩放至合适的大小
    img = scipy.misc.imresize(img, (256, 256))
    # 减去均值，使图片的像素值在[-127.5, 127.5]之间
    img = img - np.mean(img)
    return img

定义保存图片的函数。

def save_image(image, path):
    # 加上均值，还原像素值
    image = image + np.mean(image)
    # 裁剪像素值，使其在[0, 255]之间
    image = np.clip(image, 0, 255).astype(np.uint8)
    # 保存图片
    scipy.misc.imsave(path, image)

加载内容图片和风格图片。

content_image = load_image("content.jpg")
style_image = load_image("style.jpg")

定义模型中间层的名称和权重。

# VGG19模型中间层的名称和权重
content_layers = ["block5_conv2"]
style_layers = ["block1_conv1", "block2_conv1", "block3_conv1", "block4_conv1", "block5_conv1"]
content_weight = 1
style_weight = 0.2

加载VGG19模型，并提取指定的中间层的特征。

def get_features(image, model):
    # 将图片输入模型，得到各个中间层的输出
    outputs = [layer.output for layer in model.layers]
    # 构建新的模型，以中间层的输出作为输出
    feature_model = tf.keras.models.Model(model.input, outputs)
    # 将图片预处理，使其符合模型的输入要求
    image = np.expand_dims(image, axis=0)
    image = tf.keras.applications.vgg19.preprocess_input(image)
    # 将图片输入模型，得到各个中间层的输出
    features = feature_model(image)
    # 将不同层的特征拼接起来
    features = [np.reshape(feature[0], (-1, feature.shape[3])) for feature in features]
    features = np.concatenate(features, axis=0)
    return features

定义Gram矩阵的计算函数。

def gram_matrix(features):
    # 计算Gram矩阵
    gram = np.matmul(features.T, features)
    return gram

定义内容损失的计算函数。

def content_loss(content_features, generated_features):
    # 计算内容损失
    loss = tf.reduce_mean(tf.square(content_features - generated_features))
    return content_weight * loss

定义风格损失的计算函数。

def style_loss(style_features, generated_features):
    # 计算Gram矩阵
    style_gram = gram_matrix(style_features)
    generated_gram = gram_matrix(generated_features)
    # 计算风格损失
    loss = tf.reduce_mean(tf.square(style_gram - generated_gram))
    return style_weight * loss

定义总损失的计算函数。

def total_loss(model, content_image, style_image, generated_image):
    # 提取内容图片、风格图片和生成图片的特征
    content_features = get_features(content_image, model)
    style_features = get_features(style_image, model)
    generated_features = get_features(generated_image, model)
    # 计算内容损失和风格损失
    content_loss_value = content_loss(content_features, generated_features)
    style_loss_value = style_loss(style_features, generated_features)
    # 计算总损失
    total_loss_value = content_loss_value + style_loss_value
    return total_loss_value

定义梯度下降函数，使用Adam优化器。

def train_step(model, content_image, style_image, generated_image):
    with tf.GradientTape() as tape:
        # 计算总损失
        loss = total_loss(model, content_image, style_image, generated_image)
    # 计算梯度
    gradients = tape.gradient(loss, generated_image)
    # 使用Adam优化器更新生成图片
    optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.02, beta_1=0.99, epsilon=1e-1)
    optimizer.apply_gradients([(gradients, generated_image)])
    # 将像素值裁剪到[0, 255]之间
    generated_image.assign(tf.clip_by_value(generated_image, 0, 255))

开始训练，迭代1000次。

# 加载VGG19模型
model = tf.keras.applications.vgg19.VGG19(include_top=False, weights="imagenet")
# 将内容图片作为初始值
generated_image = tf.Variable(content_image)
# 训练1000次
for i in range(1000):
    train_step(model, content_image, style_image, generated_image)
    if i % 100 == 0:
        # 每100次保存一次生成图片
        save_image(generated_image.numpy(), "generated_%d.jpg" % i)

代码中的超参数可以根据具体的需求进行调整。实现图片风格转换需要一定的计算资源，建议在GPU环境下运行。