Python中的图像风格迁移实例-猿码集

1. 前言

图像风格迁移，即利用深度学习技术将一张图片的风格应用到另一张图片上，是计算机视觉领域的热门研究之一。而Python语言及其强大的机器学习库、神经网络库和图像处理库，为图像风格迁移的实现提供了便利。在本篇文章中，我们将使用Python编写代码，实现一种基于神经网络的图像风格迁移方法。

2. 神经网络图像风格迁移方法简介

图像风格迁移的主要目标是将一张图片的画风应用到另一张图片上。经典的图像风格迁移方法主要基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)实现，该方法的主要思想是通过训练一个卷积神经网络，将一张图片的风格和另一张图片的内容分别表示为神经网络中的激活值，然后将两者合并起来得到一张与原始图片内容相似但风格不同的新图片。

具体来说，该方法主要有以下几个步骤：

2.1 构建模型

首先需要构建模型，该模型主要由两部分组成：内容损失层和风格损失层。内容损失层用于提取图片的内容信息，风格损失层用于提取图片的风格信息。这两个损失层的输出都是通过神经网络的前向传播得到的。

下面是一个简单的例子，其中模型所使用的CNN架构为VGG-19。


from tensorflow.keras.applications import VGG19
from tensorflow.keras.layers import Input
def get_model():
    # 定义输入
    input_tensor = Input(shape=(IMAGE_HEIGHT, IMAGE_WIDTH, IMAGE_CHANNELS))
    # 定义模型
    vgg19 = VGG19(include_top=False, weights='imagenet', input_tensor=input_tensor)
    return vgg19

2.2 计算损失

接下来，需要计算损失，即内容损失和风格损失。内容损失是通过比较生成图片和内容图片在某些层的激活值来计算的，而风格损失是通过比较生成图片和风格图片在某些层的激活值以及它们之间的关系来计算的。

下面是计算损失的代码：


from tensorflow.keras.backend import sum, mean, square, variable, gradients
def content_loss(base, combination):
    return sum(square(combination - base))
def gram_matrix(x):
    x_tensor =  variable(x)
    features = K.batch_flatten(K.permute_dimensions(x_tensor, (2, 0, 1)))
    gram = K.dot(features, K.transpose(features))
    return gram
def style_loss(style, combination):
    S = gram_matrix(style)
    C = gram_matrix(combination)
    channels = 3
    size = IMAGE_HEIGHT * IMAGE_WIDTH
    return sum(square(S - C)) / (4.0 * (channels ** 2) * (size ** 2))
def total_variation_loss(x):
    a = square(x[:, :IMAGE_HEIGHT - 1, :IMAGE_WIDTH - 1, :] - x[:, 1:, :IMAGE_WIDTH - 1, :])
    b = square(x[:, :IMAGE_HEIGHT - 1, :IMAGE_WIDTH - 1, :] - x[:, :IMAGE_HEIGHT - 1, 1:, :])
    return sum(square(a + b))

2.3 训练模型

最后一步是训练模型，训练模型的目的是通过最小化内容损失、风格损失和总变差损失三者之和来生成新的图片。在这个过程中，需要将内容图片、风格图片和生成图片输入模型中，并计算模型输出的损失，并反向传播更新模型中的权重参数。

下面是训练模型的代码：


from tensorflow.keras.optimizers import Adam
optimizer = Adam(learning_rate=0.02, beta_1=0.99, epsilon=1e-1)
def train_model():
    for i in range(ITERATIONS):
        with tf.GradientTape() as tape:
            combination_image = preprocess_image(combination_image)
            combination_activations = model(combination_image)
            style_activations = model(style_image)
            base_activations = model(base_image)
            loss = calculate_total_loss(base_activations, style_activations, combination_activations)
            grads = tape.gradient(loss, combination_image)
            optimizer.apply_gradients([(grads, combination_image)])

3. 图像风格迁移的Python实现

鉴于图像风格迁移方法的实现较为复杂，我们也可以使用现成的Python库快速实现一个基于CNN的图像风格迁移，下面是一个完整的Python代码实现：


from tensorflow.keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array
from tensorflow.keras.applications.imagenet_utils import preprocess_input
from tensorflow.keras.backend import function
from tensorflow.keras.preprocessing.image import save_img
from tensorflow.keras.layers import Input
from tensorflow.keras.applications import VGG19
from tensorflow.keras import backend as K
from scipy.optimize import fmin_l_bfgs_b
import numpy as np
import tensorflow as tf
import time
IMAGE_HEIGHT = 600
IMAGE_WIDTH = 800
IMAGE_CHANNELS = 3
# 内容权重和风格权重的值
content_weight = 0.025
style_weight = 1.0
total_variation_weight = 1.0
iterations = 20
# 内容图片路径
content_image_path = "content_image.jpg"
# 风格图片路径
style_image_path = "style_image.jpg"
# 读取图片
content_image = load_img(content_image_path, target_size=(IMAGE_HEIGHT, IMAGE_WIDTH))
style_image = load_img(style_image_path, target_size=(IMAGE_HEIGHT, IMAGE_WIDTH))
content_array = img_to_array(content_image)
style_array = img_to_array(style_image)
# 对图片进行预处理（仅仅是做一个减均值操作）
preprocessed_content = preprocess_input(content_array)
preprocessed_style = preprocess_input(style_array)
# 定义输入
input_tensor = Input(shape=(IMAGE_HEIGHT, IMAGE_WIDTH, IMAGE_CHANNELS))
# 定义VGG19
model = VGG19(include_top=False, weights='imagenet', input_tensor=input_tensor)
# 内容特征的输出
def get_content_loss(base, combination):
    return K.sum(K.square(combination - base))
# 风格特征的输出
def get_style_loss(style, combination):
    S = get_gram_matrix(style)
    C = get_gram_matrix(combination)
    channels = 3
    size = IMAGE_HEIGHT * IMAGE_WIDTH
    return K.sum(K.square(S - C)) / (4.0 * (channels ** 2) * (size ** 2))
# 矩阵的Gram矩阵
def get_gram_matrix(x):
    x_tensor = K.variable(x)
    features = K.batch_flatten(K.permute_dimensions(x_tensor, (2, 0, 1)))
    gram = K.dot(features, K.transpose(features))
    return gram
combination_image = K.placeholder((1, IMAGE_HEIGHT, IMAGE_WIDTH, IMAGE_CHANNELS))
# 内容图片和风格图片特征的输出
input_tensor = [combination_image, model.input]
outputs = dict([(layer.name, layer.output) for layer in model.layers])
content_layer_name = "block5_conv2"
# 内容特征的输出
content_layer_output = outputs[content_layer_name]
base_image_features = content_layer_output[0, :, :, :]
combination_features = content_layer_output[2, :, :, :]
loss = K.variable(0.0)
# 计算内容损失
loss += content_weight * get_content_loss(base_image_features, combination_features)
# 风格特征的输出
style_layer_names = ["block1_conv1", "block2_conv1", "block3_conv1", "block4_conv1", "block5_conv1"]
for layer_name in style_layer_names:
    layer_output = outputs[layer_name]
    style_output = layer_output[1, :, :, :]
    combination_output = layer_output[2, :, :, :]
    style_loss = get_style_loss(style_output, combination_output)
    loss += (style_weight / len(style_layer_names)) * style_loss
# 总变差损失
loss += total_variation_weight * tf.image.total_variation(combination_image)
# 获取损失和梯度
grads = K.gradients(loss, combination_image)
outputs = [loss]
outputs += grads
f_outputs = K.function(outputs, [loss] + grads)
def calculate_loss_and_gradient(x):
    x = x.reshape((1, IMAGE_HEIGHT, IMAGE_WIDTH, IMAGE_CHANNELS))
    outs = f_outputs([x])
    loss_value = outs[0]
    grad_values = outs[1].flatten().astype('float64')
    return loss_value, grad_values
# 风格迁移
x = np.random.uniform(0, 255, (1, IMAGE_HEIGHT, IMAGE_WIDTH, IMAGE_CHANNELS)) - 128.0
for i in range(iterations):
    x, f, d = fmin_l_bfgs_b(calculate_loss_and_gradient, x.flatten(), fprime=None, maxiter=5, verbose=True)
    x = np.clip(x, -128.0, 127.0)
    img = x.copy().reshape((IMAGE_HEIGHT, IMAGE_WIDTH, IMAGE_CHANNELS))
    img[:, :, 0] += 103.939
    img[:, :, 1] += 116.779
    img[:, :, 2] += 123.68
    img = np.clip(img, 0, 255).astype('uint8')
    save_img("output_image_"+str(i)+".jpg",img)

4. 注意事项

在实际使用中，需要注意以下几点：

4.1 计算时间

图像风格迁移方法的计算非常消耗时间，需要使用GPU进行加速。在本文中，我们使用了Google的Colab平台的GPU进行调试。

4.2 超参数的调整

不同的超参数会影响图像风格迁移的效果，如content_weight、style_weight、iterations等。在实际使用中，可以根据实际情况进行调整。

4.3 训练图片的选择

训练模型时，内容图片和风格图片的选择也非常重要，不同的图片组合可能会产生不同的效果。因此，需要通过不断尝试，选择出适合自己的图片。

5. 总结

本文介绍了图像风格迁移方法的实现，主要基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)实现。使用Python编写代码，实现了一种基于神经网络的图像风格迁移方法，并提供了代码实现。同时，也介绍了注意事项，希望能为读者在实际应用中提供一些帮助。

Python中的图像风格迁移实例