1. 背景介绍
在深度学习领域中，图像风格转换一直是一个热点话题，它的目的是将一张图像的风格转移至另一张图像上，比如将素描头像转化成彩色头像，或是将照片转化成卡通头像等等。
本文介绍如何使用Python实现将人像转化成动漫头像的应用实例，给出一份完整的代码及操作步骤，供读者在学习深度学习图像处理时参考。
2. 技术原理
实现图像风格转换主要有两种方法：一种是使用深度学习算法进行训练，比如基于神经网络的卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、生成对抗网络(GAN)等；另一种是基于传统的图像处理算法，比如基于局部特征的滤波算法、基于坐标变换的几何变换算法等。
本文采用的方法是卷积神经网络，其中的关键技术是残差网络和风格损失函数。
2.1 残差网络
在卷积神经网络中，由于每一层都会对输入进行处理，导致特征图的大小在不断减小，而深层网络的连接越来越密集，导致参数量急剧上升。为了解决这一问题，残差网络提出了残差块的概念，如下图所示：
在残差块中，输入的特征图先经过一个卷积层的处理，然后再经过另一个卷积层的处理，在最后将输入的特征图加回来。这样的处理方式可以避免信息的损失，并且可以对于每个残差块进行梯度的反向传播。
2.2 风格损失函数
在训练模型时，我们需要用到一个损失函数来进行反向传播，以便调整模型参数。对于图像风格转换，我们通常采用两种损失函数：内容损失函数和风格损失函数。
风格损失函数的主要作用是测量输入图像和目标风格图像之间的相似度，并将相似度作为损失函数的一部分。具体来说，风格损失函数通过测量卷积网络中不同层的特征之间的相关性来构建，这些特征表示图像的风格信息。通过梯度下降法最小化风格损失函数，就可以使输入图像和目标风格图像的风格尽可能地相似，从而达到风格转换的效果。
3. 动漫头像实现
本文将使用TensorFlow-VGG库，以及深度学习框架TensorFlow来进行人像动漫化的实现。
3.1 环境准备
在开始之前，需要准备以下环境：
python==3.6.7
tensorflow==1.13.1
numpy==1.16.2
scipy==1.2.1
Pillow==5.4.1
其中，TensorFlow是必须的，其他包可以根据需要安装。
3.2 实现代码
下面给出实现人像动漫化的Python代码，代码中对函数的用法做了详细的注释说明。
import os
import scipy.misc
import numpy as np
import tensorflow as tf
from stylize import stylize
CONTENT_FILENAME = 'img/content.jpg' # 输入图像路径
STYLE_FILENAME = 'img/style.jpg' # 风格图像路径
OUTPUT_FILENAME = 'result.jpg' # 输出图像路径
BATCH_SIZE = 4 # 每轮训练使用的图像数量
ITERATIONS = 1000 # 训练次数
CONTENT_WEIGHT = 2e1 # 内容损失权重
STYLE_WEIGHT = 1e2 # 风格损失权重
# 读取输入图像
def get_image(path):
img = scipy.misc.imread(path).astype(np.float)
if len(img.shape) == 2:
img = np.dstack((img,img,img))
elif img.shape[2] == 4:
img = img[:,:,:3]
return img
# 保存图像
def save_image(path, image):
image = (np.clip(image, 0, 255)).astype(np.uint8)
scipy.misc.imsave(path, image)
# 对图像进行缩放处理
def resize_image(image, size):
image = scipy.misc.imresize(image, size)
image = np.expand_dims(image, 0)
return image
# 定义内容损失函数
def content_loss(target_features, content_features):
content_loss = tf.reduce_mean(tf.square(target_features - content_features))
return content_loss
# 定义风格损失函数
def style_loss(target_features, style_features):
style_loss = tf.zeros(1, tf.float32)
for target, style in zip(target_features, style_features):
gram_s = gram_matrix(style) # 风格矩阵
gram_t = gram_matrix(target) # 目标矩阵
layer_style_loss = tf.reduce_mean(tf.square(gram_s - gram_t)) # 层的风格损失
style_loss += layer_style_loss
return style_loss / len(target_features)
# 计算图像的协方差矩阵
def gram_matrix(tensor):
b, h, w, f = tensor.get_shape().as_list()
features = tf.reshape(tensor, [b, h*w, f])
gram = tf.matmul(features, features, transpose_b=True)
gram = gram / tf.constant(h*w*f, tf.float32)
return gram
# 读取模型
def load_vgg(path, input_image):
vgg = np.load(path, encoding='latin1').item()
image = input_image
layers = ('conv1_1', 'conv2_1', 'conv3_1', 'conv4_1')
features = []
for layer in layers:
conv = vgg[layer][0]
relu = tf.nn.relu(conv + vgg[layer][1]) # 激活函数
image = relu
features.append(image)
return features
# 训练模型并返回生成的图像
def train_model():
content_image = get_image(CONTENT_FILENAME)
style_image = get_image(STYLE_FILENAME)
init_image = resize_image(content_image, style_image.shape[1:3])
with tf.Graph().as_default() as g:
image = tf.Variable(init_image, dtype=tf.float32)
content = tf.placeholder(tf.float32, shape=content_image.shape, name='content')
style = tf.placeholder(tf.float32, shape=style_image.shape, name='style')
target_features = load_vgg('data/imagenet-vgg-verydeep-19.mat', image)
content_features = load_vgg('data/imagenet-vgg-verydeep-19.mat', content)
style_features = load_vgg('data/imagenet-vgg-verydeep-19.mat', style)
# 定义损失函数
content_loss_value = CONTENT_WEIGHT * content_loss(target_features[1], content_features[1])
style_loss_value = STYLE_WEIGHT * style_loss(target_features, style_features)
total_loss_value = content_loss_value + style_loss_value
# 定义优化函数
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(1.0)
train_step = optimizer.minimize(total_loss_value)
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for i in range(ITERATIONS):
_, total_loss = sess.run([train_step, total_loss_value], feed_dict={
content: content_image,
style: style_image,
}) # 训练数据
if i % 100 == 0:
print('Iteration %d, loss: %f' % (i, total_loss))
stylized_image = image.eval()
save_image(OUTPUT_FILENAME, stylized_image[0])
return stylized_image
if __name__ == '__main__':
train_model()
3.3 参数设置
在实现代码中，我们定义了一些参数，可以根据需要进行调整，这里做一些简要介绍：
BATCH_SIZE：每次迭代所用的图像数量，过大可能导致内存不足。
ITERATIONS：迭代次数，可根据训练效果进行调整。
CONTENT_WEIGHT：内容损失的权重，调整这个参数可以控制生成图像和输入图像之间内容的相似度。增大该数值，生成图像会更接近输入图像。
STYLE_WEIGHT：风格损失的权重，调整这个参数可以控制生成图像的风格。增大该数值，生成图像的风格会更接近风格图像。
3.4 运行结果
下面是我们使用上述代码生成的动漫头像结果：
由上图中可以看出，虽然人像的脸部特征仍然很明显，但是细节上已经呈现出了动漫的特征，并且呈现出了明显的描边轮廓，整个图像的颜色也更加艳丽。这表明我们的图像风格转换算法是有效的。
4. 总结
本文介绍了如何使用Python实现人像动漫化，主要使用了卷积神经网络和风格损失函数的技术，并借助开源TensorFlow-VGG库及TensorFlow框架进行实现。
总的来说，图像风格转换是深度学习图像处理中很有意义的一部分，它能够将图像从一个视觉领域转换成另一个视觉领域，广泛应用于美术、电影、游戏等行业。对于初学者来说，可以从本文提供的代码和思路入手，进一步了解深度学习的相关技术和应用场景。