生成基于卷积神经网络的动漫图像美学质量评价系统的Python代码

基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的动漫图像美学质量评价系统通常用于自动分析和评估图片的艺术美感。在Python中，我们可以使用深度学习库如TensorFlow或PyTorch来实现这样一个系统。下面是一个简化的概述：

首先，确保已安装必要的库：

pip install tensorflow numpy opencv-python matplotlib scikit-image

然后，构建CNN模型的基本结构：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

def create_cnn_model(input_shape):
    model = tf.keras.Sequential([
        Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape),
        MaxPooling2D((2, 2)),
        Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
        MaxPooling2D((2, 2)),
        Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),
        MaxPooling2D((2, 2)),
        Flatten(),
        Dense(128, activation='relu'),
        Dense(1, activation='sigmoid')  # 输出单个值表示美学评分
    ])
    return model

接下来，训练模型：

model = create_cnn_model((image_height, image_width, channels))
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error', metrics=['accuracy'])
history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=epochs, validation_data=(val_images, val_labels))

最后，测试并预测新的动漫图像：

def evaluate_image(image_path):
    img = cv2.imread(image_path)  # 使用OpenCV读取图像
    img = preprocess_img(img)
    score = model.predict(img.reshape(-1, *input_shape))
    return score[0][0]  # 返回美学评分

# 函数preprocess_img负责预处理输入图像以便于CNN处理