【A79】基于Tensorflow2.0神经网络之图像风格迁移

2022-07-19 16:31:47      索炜达电子      337     

文件编号:A79

文件大小:86M

开发环境:Python3.8、OpenCV4.6、Tensorflow2.9、Pycharm2020

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简要概述:风格迁移是基于生成对抗网络实现的,是一种优化技术,用于将两个图像,A图像内容和B图像风格,混合再一起,是输出的图像看起来像A图像,但是也参考了B图像的风格。

通过优化输出图像,以匹配A图像的内容统计数和B图像的风格统计数据。这些统计数据可以使用卷积网络从图像中提取。

主要用到几个依赖库:Tensorflow2.x、tensorflow_hub、numpy、PIL、matplotlib

运行模型:

首先选择内容图像,content_image;风格图像,style_image;填写对应的图像路径。

然后直接运行代码 Style_transfer.py,运行成功后生成Style_transfer_Output.png。

模型效果:

【A79】基于Tensorflow2.0神经网络之图像风格迁移

按需写作:

【A79】基于Tensorflow2.0神经网络之图像风格迁移

演示视频:

【A79】基于Tensorflow2.0神经网络之图像风格迁移

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运行结果

【A79】基于Tensorflow2.0神经网络之图像风格迁移

远程协助:

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文件目录

 ├ 1.项目源码

 ├ 2.运行截图

 └ 3.演示视频

TAG图像风格迁移
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