颜色分类leetcode 任意式传输 Arbitrary-Style-Per-Model 快速神经风格迁移方法 描述 使用Encoder-AdaIN-Decoder架构 - 深度卷积神经网络作为风格转移网络 (STN)，它可以接收两个任意图像作为输入（一个作为内容，另一个作为样式）并输出重新组合内容和前者的空间结构和后者的风格（颜色、纹理），无需重新训练网络。 STN 使用 MS-COCO 数据集（约 12.6GB）和 WikiArt 数据集（约 36GB）进行训练。 此代码基于 Huang 等人。 (ICCV 2017) 系统总览。 图片来自黄等人。 原纸。 编码器是一个固定的 VGG-19（最多 relu4_1），它在 ImageNet 数据集上进行了预训练以进行图像分类。 我们训练解码器将 AdaIN 输出从特征空间反转回图像空间。 先决条件 (MD5 c637adfa9cee4b33b59c5a754883ba82 ) 我在tool文件夹中提供了一个转换器。 它可以从火炬模型文件（.t7 格式）中提取内核和偏差，并将它们保存到一个 npz 文件中，这样更容易通过 NumPy 处

图像风格迁移demo，基于tensorflow lite，功能不太完备，但是基本思路很有趣，用ipc实现tensor模块，一定程度上提高了对内存的容错率，避免OOM。.zip,Flora was Claymore No. 8 of Clare's generation. She was nicknamed "Windcutter Flora" (風斬りのフローラ).

在本节中，我们将介绍如何使用卷积神经网络自动将某图像中的样式应用在另一图像之上，即样式迁移（style transfer）[1]。这里我们需要两张输入图像，一张是内容图像，另一张是样式图像，我们将使用神经网络修改内容图像使其在样式上接近样式图像。图9.12中的内容图像为本书作者在西雅图郊区的雷尼尔山国家公园（Mount Rainier National Park）拍摄的风景照，而样式图像则是一副主题为秋天橡树的油画。最终输出的合成图像在保留了内容图像中物体主体形状的情况下应用了样式图像的油画笔触，同时也让整体颜色更加鲜艳。

基于卷积神经网络的风格迁移，制造出带有艺术风格的字体

图像风格迁移源代码，jupyter文件有注释，附带VGG16。基于keras进行了实现。 程序中使用到了VGG16的预训练模型vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5（已放入zip包），第一次调用会自动下载，如果下载慢，就用zip包中的，放到C:\Users\用户\.keras\models目录下，就可以使用。

跨域目标检测是最近兴起的研究方向, 旨在解决训练集到测试集的泛化问题. 在已有的方法中利用图像风格转换并在转换后的数据集上训练模型是一个有效的方法, 然而这一方法存在不能端到端训练的问题, 效率低, 流程繁琐. 为此, 我们提出一种新的基于图像风格迁移的跨域目标检测算法, 可以把图像风格迁移和目标检测结合在一起, 进行端到端训练, 大大简化训练流程, 在几个常见数据集上的结果证明了该模型的有效性.

实现文章Gatys_Image_Style_Transfer_CVPR_2016对应的代码，将一个影像的风格（特征）通过深度学习网络提取并添加到目标影像中，文件中包含imagenet-vgg-verydeep-19预训练模型（大小受限放在百度盘，链接看使用方法.txt），使用时将该预训练模型放在main_LY.py根目录，然后运行main_LY.py即可，参数需修改风格对象图STYLE_IMG及待修改图片CONTENT_IMG，输出在result文件夹中。

一种基于生成式对抗网络的图像风格迁移方法，利用人工智能方式实现图像风格变化迁移，

以％以叫=—唯#一旺43) 2．3．5各种换能器阵的指向性函数 根据以上指向性函数计算方法可以得到圆形活塞换能器、矩形活塞换能器、线列阵 组合平面换能器阵和矩形阵组合平面换能器阵等典型阵列的指向性函数表达式。 (1)圆形活塞换能器的指向性函数 D(a，0，co)= 口 2，r 、pap p卸一僦da 0 0 口 27r fda 0 筇 z=勋sinO，利用公式肛O)出=以(z)则 幼且印血p)厶(印血p)印 O 亢毋ksinO (2．44) 即咖蚓=I纠敞-挑；ff型dmO I 晓45， 其中如，以分别为零阶和一阶贝塞尔函数，口为圆形活塞的半径，七=2％为波数。 (2)矩形活塞换能器的指向性函数 单个矩形换能器组成的矩形活塞阵，将其置于xoy平面上，坐标原点选在矩形活塞 阵的对称中心，长为2a，宽为2b，则其指向性函数为：

OpenCV图像风格迁移所用模板文件之starry_night.t7 使用代码： import cv2 image_file = xxx.jpg' #目标文件 model = 'starry_night.t7' #模板文件 net = cv2.dnn.readNetFromTorch('models/' + model) image = cv2.imread('images/' + image_file) (h, w) = image.shape[:2] blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1.0, (w, h), (103.939, 116.779, 123.680), swapRB=False, crop=False) net.setInput(blob) out = net.forward() out = out.reshape(3, out.shape[2], out.shape[3]) out[0] += 103.939 out[1] += 116.779 out[2] += 123.68 out /= 255 out = out.transpose(1, 2, 0) #cv2.namedWindow('Image', cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow('Image', out) out *= 255.0 cv2.imwrite('output-' + model + '_' + image_file, out) #输出文件 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 效果： 将starry_night.t7中的画风迁移到xxx.jpg中