给出一个python的风格迁移纹理增强实例

时间: 2023-05-30 08:06:44 浏览: 62
以下是一个使用python实现的风格迁移纹理增强实例: ```python import tensorflow as tf import numpy as np import PIL.Image import matplotlib.pyplot as plt # 加载风格图像和内容图像 style_image = tf.keras.utils.get_file('style_image.jpg', 'https://i.imgur.com/TBnvtZd.jpg') content_image = tf.keras.utils.get_file('content_image.jpg', 'https://i.imgur.com/B14W3Cv.jpg') # 定义模型 def load_img(path_to_img): max_dim = 512 img = tf.io.read_file(path_to_img) img = tf.image.decode_image(img, channels=3) img = tf.image.convert_image_dtype(img, tf.float32) shape = tf.cast(tf.shape(img)[:-1], tf.float32) long_dim = max(shape) scale = max_dim / long_dim new_shape = tf.cast(shape * scale, tf.int32) img = tf.image.resize(img, new_shape) img = img[tf.newaxis, :] return img def imshow(image, title=None): if len(image.shape) > 3: image = tf.squeeze(image, axis=0) plt.imshow(image) if title: plt.title(title) # 加载并显示风格图像和内容图像 content_image = load_img(content_image) style_image = load_img(style_image) plt.subplot(1, 2, 1) imshow(content_image, 'Content Image') plt.subplot(1, 2, 2) imshow(style_image, 'Style Image') plt.show() # 定义内容损失函数 def content_loss(base_content, target): return tf.reduce_mean(tf.square(base_content - target)) # 定义格拉姆矩阵 def gram_matrix(input_tensor): channels = int(input_tensor.shape[-1]) a = tf.reshape(input_tensor, [-1, channels]) n = tf.shape(a)[0] gram = tf.matmul(a, a, transpose_a=True) return gram / tf.cast(n, tf.float32) # 定义风格损失函数 def style_loss(style, combination): style_gram = gram_matrix(style) combination_gram = gram_matrix(combination) return tf.reduce_mean(tf.square(style_gram - combination_gram)) # 定义总变差损失函数 def total_variation_loss(image): x_deltas, y_deltas = tf.image.image_gradients(image) return tf.reduce_mean(tf.abs(x_deltas)) + tf.reduce_mean(tf.abs(y_deltas)) # 定义模型 vgg = tf.keras.applications.VGG19(include_top=False, weights='imagenet') # 选择层来表示内容和风格 content_layers = ['block5_conv2'] style_layers = ['block1_conv1', 'block2_conv1', 'block3_conv1', 'block4_conv1', 'block5_conv1'] # 计算内容和风格的特征 num_content_layers = len(content_layers) num_style_layers = len(style_layers) def vgg_layers(layer_names): """ Creates a vgg model that returns a list of intermediate output values.""" # Load our model. Load pretrained VGG, trained on imagenet data vgg = tf.keras.applications.VGG19(include_top=False, weights='imagenet') vgg.trainable = False outputs = [vgg.get_layer(name).output for name in layer_names] model = tf.keras.Model([vgg.input], outputs) return model style_extractor = vgg_layers(style_layers) style_outputs = style_extractor(style_image*255) # 风格特征的每层的格拉姆矩阵 style_features = [gram_matrix(style_output) for style_output in style_outputs] # 构建模型 content_extractor = vgg_layers(content_layers) content_outputs = content_extractor(content_image*255) # 计算损失 style_weight=1e-2 content_weight=1e4 total_variation_weight=30 style_score = 0 content_score = 0 total_variation_score = 0 # 计算风格损失 style_weight_per_layer = 1.0 / float(num_style_layers) for target_style, combination_style in zip(style_features, style_outputs): style_score += style_weight_per_layer * style_loss(target_style, combination_style) # 计算内容损失 content_weight_per_layer = 1.0 / float(num_content_layers) for target_content, combination_content in zip(content_outputs, content_outputs): content_score += content_weight_per_layer * content_loss(target_content, combination_content) # 计算总变差损失 total_variation_score = total_variation_loss(content_image) # 计算总损失 total_loss = style_weight * style_score + content_weight * content_score + total_variation_weight * total_variation_score # 定义优化器 optimizer = tf.optimizers.Adam(learning_rate=0.02, beta_1=0.99, epsilon=1e-1) # 训练模型 @tf.function() def train_step(image): with tf.GradientTape() as tape: outputs = vgg(image) loss = total_loss(outputs) grad = tape.gradient(loss, image) optimizer.apply_gradients([(grad, image)]) image.assign(tf.clip_by_value(image, 0.0, 1.0)) image = tf.Variable(content_image) epochs = 10 steps_per_epoch = 100 for epoch in range(epochs): for step in range(steps_per_epoch): train_step(image) print("Epoch: {}".format(epoch)) # 显示结果 plt.imshow(np.squeeze(image.read_value(), 0)) plt.show() ``` 这个示例中,我们首先加载了要进行风格迁移的风格图像和内容图像。接下来,我们定义了计算内容损失、风格损失和总变差损失的函数。然后,我们使用VGG19模型来提取内容和风格的特征,并计算损失。最后,我们使用Adam优化器训练模型,以最小化总损失。训练完成后,我们将显示增强后的图像。

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