使用PyTorch将图片油画化

要将一张图片油画化，可以使用卷积神经网络（CNN）模型来实现。下面是使用PyTorch实现图片油画化的步骤：

1.导入必要的库

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

2.定义转换函数

我们需要将输入的图片转换为模型能够处理的张量数据。我们还需要将输出的张量数据转换为PIL图像，以便我们可以查看最终的油画化效果。

def image_transform(image_path):
    transform = transforms.Compose([
        transforms.Resize(256),
        transforms.CenterCrop(256),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                             std=[0.229, 0.224, 0.225])
    ])
    image = Image.open(image_path).convert('RGB')
    image = transform(image).unsqueeze(0)
    return image

def tensor_to_image(tensor):
    unloader = transforms.ToPILImage()
    image = tensor.cpu().clone()
    image = image.squeeze(0)
    image = unloader(image)
    return image

3.加载训练好的模型

我们使用的是一个已经在ImageNet上进行了预训练的ResNet18模型，可以将其用于风格迁移任务。

model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.6.0', 'resnet18', pretrained=True)
model.eval()

4.定义油画化函数

我们将使用卷积神经网络模型来实现图片油画化。我们需要定义一个函数来执行此操作。

def oil_painting(image_path, kernel_size=7, max_intensity=255):
    # 加载输入图像
    input_image = image_transform(image_path)
    
    # 使用模型生成特征图
    with torch.no_grad():
        features = model(input_image)
    
    # 将特征图转换为numpy数组
    features = features.squeeze(0).numpy()
    
    # 获取特征图的大小
    _, height, width = features.shape
    
    # 初始化输出图像
    output_image = torch.zeros((3, height, width))
    
    # 对于每个通道
    for c in range(3):
        # 获取通道特征图
        channel_features = features[c, :, :]
        
        # 对特征图进行平均池化
        pooled_features = nn.functional.avg_pool2d(torch.from_numpy(channel_features), kernel_size)
        
        # 将池化后的特征图转换为numpy数组
        pooled_features = pooled_features.numpy()
        
        # 对池化后的特征图进行缩放并将其作为强度值
        intensity = (pooled_features / pooled_features.max()) * max_intensity
        
        # 生成输出图像
        output_image[c, :, :] = torch.from_numpy(intensity)
    
    # 将输出图像转换为PIL图像
    output_image = tensor_to_image(output_image)
    
    return output_image

5.使用油画化函数

我们现在可以使用上述函数来油画化任何输入图像。例如，以下是如何使用该函数来油画化一张名为“input.jpg”的图像：

image_path = 'input.jpg'
oil_painting_image = oil_painting(image_path)
oil_painting_image.save('output.jpg')

这将生成一张名为“output.jpg”的图像，它是将“input.jpg”油画化后的结果。