艺术应用类-风格迁移

作者：江大白

项目简介：风格迁移是人工智能和艺术领域的结合，利用算法学习画作的风格，然后再把这种风格应用到另外一张图片上的技术。

因此本项目，在已经针对11幅名画，已经训练好的模型基础上，学习对图像和视频进行迁移学习的操作，大家也可以尝试替换自己的图片，或者替换不同的迁移模型，对比不同的效果。

学习目的：学习图像迁移学习的操作

可应用场景：艺术领域、短视频领域、新媒体行业（解决图片侵权的问题）、设计行业、电商行业等

2 原理简述

迁移学习：艺术风格迁移的核心思想就是，可以从一副图像中提取出“风格 style”（比如梵高的夜空风格）以及“内容 content”（比如你能在画中看出河边有匹马）。你可以告诉机器，把 A 用 B 的风格再画一遍。

3 项目实践

很多同学刚开始进入计算机视觉领域，因此大白主要从三个方面教大家一步步入门。

大白主要从软件安装（用于编写代码）+conda安装（代码运行环境）+库文件安装（代码运行需要的函数），总共三个方面讲解。

注意：如软件、环境、库文件已经安装，可跳过第三章，直接进入第四章。

3.1 软件安装

（1）Pycharm的安装

计算机视觉算法入门，大白首推Python语言进行编程，超级简单方便。

而在编程中，为了便于管理代码，推荐大家使用Pycharm软件。

考虑到很多人刚入门时，通常使用Window环境。

关于Pycharm的安装，可以参考大白的文章，《Window系统安装Pycharm软件详细教程》。

3.2 conda安装

（1）Conda

在工作中，常常会遇到，不同项目所依赖环境不一样的情况。

比如有的项目需要用python2.7，有的项目需要用python3.8等等。

为了不同的项目互不干扰，非常推荐大家使用Conda环境。

这里关于Conda环境的安装，可以参考大白的文章，《Window系统安装Conda详细教程》。

3.3 库文件安装

注意：以下如果哪个库文件已经安装过，可以跳过，安装下一个库文件。

（1）Opencv库

Opencv是计算机视觉领域，非常常用的图像算法库。

安装方式：进入Conda终端环境。（如不知如何进入，可以查看文章《Window系统安装Conda详细教程》）

输入代码：pip install  opencv-python

安装参考：（如果没有安装过numpy，同时也会顺带下载numpy库，用于数值转换）

4 代码文件编写

（1）代码获取方式

① 关注微信公众号：江大白

② 回复关键词：风格迁移，即可收到代码。

（2）部分代码详情

（3）文件详情

main_image.py：读取图像，对图像进行风格迁移操作。

main_video.py：读取视频，对视频进行风格迁移操作。

models：包含11种风格迁移模型，大家可以在代码中替换不同的模型，进行尝试。

style_images：11种模型对应的画作，大家可以直观的对比每个模型的风格特色。

目的：通过代码，学习如何读取图片，如何读取视频，以及如何对它们做风格迁移操作。

5 代码运行测试

图像风格迁移：在Pycharm中，运行main_image.py文件即可，大家也可以在最下方的配置信息中，更换不同的图片，或者不同的风格迁移模型，进行尝试。

视频人脸检测：在Pycharm中，运行main_video.py文件即可，也可以修改不同的视频路径，或者调节跳帧数，或者不同的风格迁移模型，对比不同的风格效果。