MATLAB实现黑白前景提取与深度照片风格转换

资源摘要信息:"matlab黑白前景提取代码-deep-photo-style-transfer:深度照片风格转换" 本文档是一套用于深度照片风格转换的工具集，其中特别包含了使用Matlab进行黑白前景提取的代码。该代码集是开放源代码的，可用于学术和非商业目的。文档中详细介绍了如何在Linux环境下设置所需的依赖项、如何编译特定模块以及如何运行相应的脚本来生成所需的风格转换效果。 首先，文档中提到的“割炬”可能是指torch或torch7，这是一个使用Lua语言编写的机器学习库，而Matlab代码则可能使用了与torch兼容的接口来实现深度学习功能。 在Ubuntu 14.04 LTS上已经测试过此代码，而在Ubuntu 16.04中，需要使用gcc-5和g++-5作为编译器。这是因为在高版本的Ubuntu中，系统默认的编译器可能不支持某些特定的依赖库，如libmatio2。 在安装依赖时，文档建议使用`apt-get`来安装libmatio2，以及使用`luarocks`来安装matio库。luarocks是Lua的包管理工具，类似于Python中的pip，可以用来安装Lua的模块和库。 对于CUDA后端的支持，需要下载VGG-19模型，这是一种深度卷积神经网络架构，被广泛用于图像识别和风格转换领域。通过执行`models/download_models.sh`脚本来下载预训练模型，并且需要编译`cuda_utils.cu`文件。编译过程中可能需要调整makefile中的PREFIX和NVCC_PREFIX，以便正确配置编译环境。 对于代码的使用，文档提供了“快速开始”的指南。首先是在Matlab或Octave中运行`run('gen_laplacian/gen_laplacian.m')`来生成拉普拉斯金字塔。然后，在Python环境中执行`gen_all.py`脚本。这个过程将利用Matlab和Python代码共同工作，生成深度照片风格转换的结果，结果文件最终会出现在`examples/`目录下。 整体上，这份文档展示了如何将深度学习技术应用于图像处理，特别是如何将一张照片的风格转换到另一张照片上。这种技术能够应用于艺术创作、视觉效果生成以及图像编辑等多个领域。 此外，由于本套代码被标记为“系统开源”，开发者们可以自由地访问、修改和分发这段代码，为他们提供了实验和学习深度学习以及图像处理技术的机会。对于学术研究人员而言，这样的开源资源尤其宝贵，因为它允许研究人员在前人的基础上构建新的研究成果，推动整个领域的发展。 最后，文件名称列表中的`deep-photo-style-transfer-master`表明这可能是一个版本控制系统（如git）的主目录名称，指向了一个用于深度照片风格转换项目的源代码仓库。开发者可以通过这个仓库获取到完整的代码和资源文件，开始自己的项目开发。