OpenCV图像风格迁移所用模板-Candy 使用方法： import cv2 image_file = 'xxx.jpg' #目标文件 model = 'Candy.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.imshow('Image', out) out *= 255.0 cv2.imwrite('output-' + model + '_' + image_file, out) #输出文件 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 该程序可以将Candy.t7模板的风格迁移到xxx.jpg中

pytorch深度学习实现的图片风格迁移系统，含结果、工程文件、jupyter文件、redeme说明，个人课设作品分享，原创，项目完整

Men_A_Common_Framework_CVPR_2018_paper.pdf

cyclegan 手写汉字生成 Handwritten-CycleGAN-master.zip

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。 如有需要，请移步我使用Python 3.7 + TensorFlow 2.0重写的版本： 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。 下面给出两个示例，风格图片都使用梵高的星夜： 示例1： 网络上找到的一张风景图片。 内容图片： 生成图片： 示例2： 嗷嗷嗷，狼人嚎叫～ 内容图片： 生成图片： 更多详情请移步博客 快速开始 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： 2.选定风格图片和内容图片，放入项目根目录下的image

基于VGG19的图像风格迁移.zip

训练时间10小时，完成6万张图片输入训练，模型名字中数字为读取多少张图片后生成的模型，文件夹内图片为该模型的风格，该方法一个模型只能实现一个风格

以梵高的星空为风格图片训练而成的参数模型，COCO2017下训练5轮，1080显卡下近两天，详细内容请见：https://blog.csdn.net/qq_40298054/article/details/109599354

基于循环生成对抗网络的图像风格迁移.pdf

单张图片的图像风格迁移，包含图像已训练完成的数据模型，可以进行输出图片的质量选择，进行照片，背景图风格转换学习。