1. 介绍
Golang是一种快速、高效、编译型的语言，具有垃圾回收机制、并发编程，可以编写高质量的代码。对于图像处理和计算机视觉方面的应用，Golang提供了很多现成的库和工具。
本文将介绍如何使用Golang对图片进行纹理分割和风格迁移。具体来说，我们将介绍如何使用的GoCV和TensorFlow库，并使用预先训练好的模型来分割纹理图像，并将其应用于原始图像以实现风格迁移。
2. 使用GoCV对图像进行纹理分割
图像纹理分割技术是在图像中分割出不同区域的纹理，并为每个区域分配一个标签的过程。通常，这个过程可以概括为以下几个步骤：
将输入图像表示为纹理鉴别器模型的特征向量。
使用指定算法执行聚类以分割纹理。
将预测标签映射回原始图像中。
2.1 安装GoCV
GoCV是一个Golang的计算机视觉库，它使用OpenCV的C++库进行实现。安装GoCV的最简单方法是使用GoCV的命令行工具来安装它。运行以下命令安装GoCV：
go get -u -d gocv.io/x/gocv这会将GoCV源代码下载到您的计算机中，并自动安装所需的依赖项。
2.2 加载纹理鉴别器模型
预训练的纹理鉴别器模型是识别图像中不同区域的重要性。常用的是基于VGG网络的纹理鉴别器模型，可以使用GoCV中提供的模型来执行纹理鉴别任务。
加载纹理鉴别器模型的代码示例如下：
import (
"gocv.io/x/gocv"
)
// 加载纹理鉴别器模型
func LoadTextureDetectorModel(modelPath string) (*gocv.Net, error) {
// 从指定路径读取模型配置和权重
net := gocv.ReadNet(modelPath+".prototxt", modelPath+".caffemodel")
if net.Empty() {
return nil, fmt.Errorf("Failed to read model")
}
return &net, nil
}
2.3 执行纹理分割
有了纹理鉴别器模型，我们可以基于图像的纹理特征进行分割。常见的算法有k-means聚类、分水岭算法等。
下面是使用K-means算法执行纹理分割的示例代码：
import (
"gocv.io/x/gocv"
)
// 执行纹理分割
func TextureSegmentation(img gocv.Mat, net gocv.Net) gocv.Mat {
// 提取图像的纹理特征
featExtract := gocv.BlobFromImage(img, 1.0, image.Pt(224, 224), gocv.NewScalar(104, 117, 123, 0), false, false)
net.SetInput(featExtract, "data")
// 运行到最后一层的神经元
output := net.Forward("conv5_4")
// 将特征向量重塑为二维数组（height,width * 512）
shape := output.Size()
featVec := output.Reshape(1, 1)
// 将特征向量转换为聚类输入
samples := featVec.FlattenFloat32().Data()
data := make([]float32, shape[2]*shape[3]*shape[0])
for i := 0; i < len(samples); i++ {
data[i] = samples[i]
}
// 执行K-means聚类
kmeans := NewKMeans(16, 10)
kmeans.Cluster(data)
// 将每个像素与聚类中心的标签匹配
featSeg := kmeans.Labels()
featSegMat := gocv.NewMatWithSize(len(featSeg), 1, gocv.MatTypeCV8U)
for i := 0; i < len(featSeg); i++ {
featSegMat.SetUCharAt(i, 0, uint8(featSeg[i]))
}
// 将标签映射回原始图像
lut := NewLUT()
lut.MapAllColors()
segImg := gocv.NewMat()
gocv.LUT(featSegMat, lut.ColorMapping(), segImg)
return segImg
}
3. 使用TensorFlow进行风格迁移
风格迁移是指将一张图像的风格应用于另一张图像，生成一张融合了两个图像的新图像。在深度学习中，风格迁移使用卷积神经网络对两个图像进行特征提取，然后使用这些特征来生成新图像。
3.1 安装TensorFlow
TensorFlow是一个开源的深度学习框架，它提供了丰富的API和工具来简化模型构建和训练。安装TensorFlow的最简单方法是使用以下conda命令：
conda install tensorflow3.2 加载预训练模型
我们使用的是基于VGG19模型的预训练模型，它包含两个子模型：一种用于提取特征，另一种用于重建图像。
我们需要加载这个预训练模型，并使用之前分割出来的纹理图像作为样式图片来训练一个新的模型。以下是加载预训练模型的示例代码：
import (
"github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go/core/protobuf"
"github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go/op"
)
// 加载预训练模型
func LoadModel(modelPath string) (*tensorflow.SavedModel, error) {
// 加载模型
model, err := tensorflow.LoadSavedModel(modelPath, []string{"train"}, nil)
if err != nil {
return nil, fmt.Errorf("Failed to load model: %v", err)
}
return model, nil
}
// 定义输入节点
func inputNode(g *op.Graph, shape []int) op.Output {
dtype := tensorflow.Float
input := op.Placeholder(g, dtype, op.PlaceholderShape(shape))
return input
}
// 定义输出节点
func outputNode(g *op.Graph, input op.Output, shape []int) op.Output {
dtype := tensorflow.Float
layer := op.Const(g, tensor.New(tensorflow.Float, tensor.Shape{1}).SetFloat32(1.0))
iterations := op.Const(g, tensor.New(tensorflow.Int32, tensor.Shape{1}).SetInt32(100))
output, err := op.StyleTransfer(g, input, shape, layer, iterations)
if err != nil {
panic(err)
}
return output[0]
}
3.3 训练模型
训练模型的过程实际上就是根据样式图片调整神经网络中的某些参数，最终得到可以将样式应用于其他图片的新神经网络。
以下是训练TensorFlow模型的示例代码：
import (
"github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go/core/protobuf"
"github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go/op"
)
// 训练模型
func TrainStyleTransferModel(modelPath string, styleImage gocv.Mat, contentImage gocv.Mat, temperature float32) {
// 加载模型
model, err := LoadModel(modelPath)
if err != nil {
panic(err)
}
// 获取输入和输出节点
g := op.NewGraph()
inputNode := inputNode(g, []int{1, 224, 224, 3})
outputNode := outputNode(g, inputNode, []int{1, 224, 224, 3})
// 创建session
s, err := tensorflow.NewSession(model.Session, nil)
if err != nil {
panic(err)
}
defer s.Close()
// 准备输入图片
styleG := styleImage.ToBytes()
contentG := contentImage.ToBytes()
styleTfImg, err := gocv.IMReadFromBytes(styleG, gocv.IMReadColor)
if err != nil {
panic(err)
}
contentTfImg, err := gocv.IMReadFromBytes(contentG, gocv.IMReadColor)
if err != nil {
panic(err)
}
// 建立TensorFlow图
tensorContent, err := gocv.ImageToTensor(contentTfImg)
if err != nil {
panic(err)
}
tensorContent.SubtractFloat(127.5).MultiplyFloat(1.0 / 127.5)
tensorStyle, err := gocv.ImageToTensor(styleTfImg)
if err != nil {
panic(err)
}
tensorStyle.SubtractFloat(127.5).MultiplyFloat(1.0 / 127.5)
// 进行风格迁移
inputTensor, _ := tensor.Clone().(tf.Tensor)
defer inputTensor.Delete()
inputTensorFiller := tf.Fill(inputTensor.Shape(), 0.5)
inputTensorOp := tf.Placeholder(inputTensor.DataType(), inputTensor.Shape())
inputTensorSetter := inputTensorOp.Assign(inputTensorFiller)
sess := tf.NewSession()
defer sess.Close()
sess.Run(inputTensorSetter, nil)
for i := 0; i < 1000; i++ {
if i%100 == 0 {
fmt.Printf("Step #%d\n", i)
}
var result tf.Output
result, err = sess.Run(
map[tf.Output]*tf.Tensor{
inputTensorOp: inputTensor,
},
[]tf.Output{
outputNode,
},
nil,
)
if err != nil {
panic(err)
}
var img image.Image
img, err = tensorToImage(result[0].Value().([][][][]float32)[0])
if err != nil {
panic(err)
}
if i%100 == 0 {
fileName := fmt.Sprintf("output-%03d.jpg", i)
saveAsJPEG(fileName, img)
}
var tensor gocv.Mat
tensor, err = gocv.ImageToMatRGB(img)
if err != nil {
panic(err)
}
tensor.ConvertTo(&tensor, gocv.MatTypeCV32F, 1.0/255.0)
styleTensor := tf.NewTensor(tensor)
styleTensorOp := tf.Placeholder(styleTensor.DataType(), styleTensor.Shape())
styleTensorSetter := styleTensorOp.Assign(styleTensor)
contentTensor := tf.NewTensor(tensorContent.ToBytes())
contentTensorOp := tf.Placeholder(contentTensor.DataType(), contentTensor.Shape())
contentTensorSetter := contentTensorOp.Assign(contentTensor)
loss := tf.StyleLosses(inputTensorOp, contentTensorOp, styleTensorOp,
[]string{"relu1_1", "relu2_1", "relu3_1", "relu4_1", "relu5_1"})
var totalLoss tf.Output
totalLoss = loss[0]
for _, l := range loss[1:] {
totalLoss = tf.Add(totalLoss, l)
}
grad := tf.Sum(tf.Grad(totalLoss, inputTensorOp, tf.WithGradientChk()))
grad, _ = tf.StopGradient(grad), _
imageAdjustment := tf.Mul(grad, tf.Scalar(float32(temperature)))
updatedTensor := tf.Sub(inputTensorOp, imageAdjustment)
sess.Run(
map[tf.Output]*tf.Tensor{
styleTensorOp: styleTensor,
contentTensorOp: contentTensor,
inputTensorOp: updatedTensor,
},
[]tf.Output{
totalLoss,
},
nil,
)
defer styleTensor.Delete()
}
// 保存输出
var img image.Image
img, err = tensorToImage(result[0].Value().([][][][]float32)[0])
if err != nil {
panic(err)
}
fileName := fmt.Sprintf("output-%03d.jpg", 999)
saveAsJPEG(fileName, img)
}
4. 总结
在本文中，我们介绍了如何使用Golang和GoCV、TensorFlow库实现图像纹理分割和风格迁移。我们展示了如何使用K-means算法对图像进行纹理分割，以及如何使用预训练的VGG19模型执行风格迁移。这些技术可应用于许多有趣的应用，如图像转换和增强。