使用VGG19迁移学习实现图像风格迁移 这是一个使用预训练的VGG19网络完成图片风格迁移的项目，使用的语言为python，框架为tensorflow。 给定一张风格图片A和内容图片B，能够生成具备A图片风格和B图片内容的图片C。此项目使用Python2.7+TensorFlow 1.4编写，环境太过古老，可能无法正常运行起来。 1.下载预训练的vgg网络，并放入到项目的根目录中 模型有500M+，故没有放到GitHub上，有需要请自行下载。 下载地址：http://www.vlfeat.org/matconvnet/models/beta16/imagenet-vgg-verydeep-19.mat 2.选定风格图片和内容图片，放入项目根目录下的images文件夹中 在项目根目录下的images文件夹中，有两张图片，分别为content.jpg和style.jpg，即内容图片和风格图片。 如果只是使用默认图片测试模型，这里可以不做任何操作。 如果要测试自定义的图片，请使用自定义的内容图片和/或风格图片替换该目录下的内容图片和/或风格图片，请保持命名与默认一致，或者在se

基于 VGG19 的图像风格迁移源代码

课程作业，内附源码

枯枝体数据集，可由cyclegan等算法实现字体风格迁移，例如宋体汉字转为枯枝体汉字。数据集已由DK数据工作室处理好，共100张图片。本工作室的项目经验在B站展示：https://space.bilibili.com/188774516/video

风格迁移示例，仅作为学习下载，有需要的请自行下载。

智能计算系统实验3-3-非实时图像风格迁移

智能计算系统实验4-2-实时风格迁移

深度学习基于卷积神经网络的图像风格迁移项目系统源代码。统计学习课程挑战问题。 构成 output 生成图片的代码 images 风格图片和内容图片 theme GUI的主题 Image.py model.py parameters.py train.py 为项目的代码 sun-valley.tcl 为GUI的必须文件 代码运行方法 1、 python解释器中安装tensorflow 2.3.0，tqdm，tkinter 2、 克隆本仓库 3、 运行train.py代码 使用说明 参数选择可选低风格内容、高风格内容，代表生成的图片是否更贴近风格图片 单击 选择内容图片按钮 来选择图片，单击 选择风格图片按钮 来选择风格图片 单击 运行按钮 来运行代码

本套代码的运行环境是python+pytorch Csdn上上传的代码都是完整的，大家找到对应的博客都是有效果图和运行讲解的，防止踩坑。大家也可以下载其他项目练手，丰富自己的简历也不错。 博客教程地址：https://blog.csdn.net/qq_34904125/article/details/124906163 需要查看其他代码的可看b站视频演示： https://space.bilibili.com/124080712?spm_id_from=333.1007.0.0 其他小项目完整代码： https://blog.csdn.net/qq_34904125?type=download

Csdn上上传的代码都是完整的，可以看我对应的博客都是有效果图的。也可以看演示视频，防治踩坑。 需要查看其他代码的可看b站视频演示： https://space.bilibili.com/124080712?spm_id_from=333.1007.0.0 其他小项目完整代码： https://blog.csdn.net/qq_34904125?type=download 算法部分 本次是油画风格迁移，数据集分别是真实图片和油画图片， 分别放在data文件夹的white和color文件夹下。 代码属于傻瓜式简单操作，简单易上手 代码依次运行 python 01train_cyclegan.py 会训练模型，并保存在weights文件夹下。 训练epoch越多效果越好， 训练的一些参数设置在01demo的开头，可以自行修改。 python 02detector_simple.py 调用训练好的模型对图片进行风格迁移，在代码的最后一行修改图片路径即可对其他图片进行识别。