CV之NS之VGG16：基于TF Slim库利用VGG16算法的预训练模型实现七种不同快速图像风格迁移设计(cubist/denoised_starry/feathers/mosaic/scream/udnie/wave)案例

基于TF Slim库利用VGG16算法的预训练模型实现七种不同快速图像风格迁移设计(cubist/denoised_starry/mosaic/scream/wave)案例

实现结果

部分实例代码

基于TF Slim库利用VGG16算法的预训练模型实现七种不同快速图像风格迁移设计(cubist/denoised_starry/mosaic/scream/wave)案例

实现结果

1、本博主，以前几天拍过的东方明珠照片，为例进行快速NS风格

model	introduction	original	result
cubist	Modern art pictures
denoised_starry	Van Gogh's famous painting 《The Starry Night》
feathers	Leaf art pictures
mosaic	Mosaic glass decoration
scream	Edvard Munch's famous painting, 《The Scream》
udnie	Francis Capilla's paintings《udnie Young American Girl》
wave	The famous painting of Kanagawa, 《かながわおきなみうら》

2、这是本博主拍摄的一张东方明珠夜景，进行了快速NS实现

部分实例代码

from __future__ import print_function
import tensorflow as tf
import reader
import model
import time
import osimage01='NS_test03'
type01='wave'
model_file='models/%s.ckpt-done' %(type01)
image_file='img/%s.jpg' % (image01)……tf.app.flags.DEFINE_integer('image_size', 256, 'Image size to train.')
tf.app.flags.DEFINE_string("model_file", model_file, "")  #tf.app.flags.DEFINE_string("model_file", "models.ckpt", "")
tf.app.flags.DEFINE_string("image_file", image_file, "")  #tf.app.flags.DEFINE_string("image_file", "a.jpg", "")……

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