使用U2net+cpu+pytorch完成照片素描化

u2net_portrait_test.py

import os
from skimage import io, transform
import torch
import torchvision
from torch.autograd import Variable
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from torchvision import transforms#, utils
# import torch.optim as optim

import numpy as np
from PIL import Image
import glob

from data_loader import RescaleT
from data_loader import ToTensor
from data_loader import ToTensorLab
from data_loader import SalObjDataset

from model import U2NET # full size version 173.6 MB
from model import U2NETP # small version u2net 4.7 MB

# normalize the predicted SOD probability map
def normPRED(d):
    ma = torch.max(d)
    mi = torch.min(d)

dn = (d-mi)/(ma-mi)

return dn

def save_output(image_name,pred,d_dir):

predict = pred
    predict = predict.squeeze()
    predict_np = predict.cpu().data.numpy()

im = Image.fromarray(predict_np*255).convert('RGB')
    img_name = image_name.split(os.sep)[-1]
    image = io.imread(image_name)
    imo = im.resize((image.shape[1],image.shape[0]),resample=Image.BILINEAR)

pb_np = np.array(imo)

aaa = img_name.split(".")
    bbb = aaa[0:-1]
    imidx = bbb[0]
    for i in range(1,len(bbb)):
        imidx = imidx + "." + bbb[i]

imo.save(d_dir+'/'+imidx+'.png')

def main():

# --------- 1. get image path and name ---------
    model_name='u2net_portrait'#u2netp

image_dir = './test_data/test_portrait_images/portrait_im'
    prediction_dir = './test_data/test_portrait_images/portrait_results'
    if(not os.path.exists(prediction_dir)):
        os.mkdir(prediction_dir)

model_dir = './saved_models/u2net_portrait/u2net_portrait.pth'

img_name_list = glob.glob(image_dir+'/*')
    print("Number of images: ", len(img_name_list))

# --------- 2. dataloader ---------
    #1. dataloader
    test_salobj_dataset = SalObjDataset(img_name_list = img_name_list,
                                        lbl_name_list = [],
                                        transform=transforms.Compose([RescaleT(512),
                                                                      ToTensorLab(flag=0)])
                                        )
    test_salobj_dataloader = DataLoader(test_salobj_dataset,
                                        batch_size=1,
                                        shuffle=False,
                                        num_workers=1)

# --------- 3. model define ---------

print("...load U2NET---173.6 MB")
    net = U2NET(3,1)

net.load_state_dict(torch.load('./saved_models/u2net_portrait/u2net_portrait.pth',map_location='cpu'))
    if torch.cuda.is_available():
        net.cuda()
    net.eval()

# --------- 4. inference for each image ---------
    for i_test, data_test in enumerate(test_salobj_dataloader):

print("inferencing:",img_name_list[i_test].split(os.sep)[-1])

inputs_test = data_test['image']
        inputs_test = inputs_test.type(torch.FloatTensor)

if torch.cuda.is_available():
            inputs_test = Variable(inputs_test.cuda())
        else:
            inputs_test = Variable(inputs_test)

d1,d2,d3,d4,d5,d6,d7= net(inputs_test)

# normalization
        pred = 1.0 - d1[:,0,:,:]
        pred = normPRED(pred)

# save results to test_results folder
        save_output(img_name_list[i_test],pred,prediction_dir)

del d1,d2,d3,d4,d5,d6,d7

if __name__ == "__main__":
    main()

使用U2net+cpu+pytorch完成照片素描化相关推荐

  1. php图片素描化,照片变素描软件,只需一次点,照片变素描|图片素描

    我们在大街小巷人人热闹的地方经常会看到街头有人在给人素描,那么我们在电脑上能用照片素描转换软件来直接把照片转换成素描画吗?答案是可以的,今天咱们分享给大家的就是照片素描转换软件,可以一键将照片转换成素 ...

  2. Facebook将照片3D化技术商用,强大的算法+海量的数据+移动端优化是工程亮点

    点击我爱计算机视觉标星,更快获取CVML新技术 近日,Facebook AI 团队官宣使用其 Facebook APP的用户均可以方便的在手机端将单摄像头拍摄的2D图像转成3D图像,这项服务支持iPh ...

  3. win7小工具打不开_强大图片素描化工具 FotoSketcher 3.4

    软件介绍 FotoSketcher 是一款很简便且强大的图片素描化工具,处理速度很快,可以帮助你创建类似真实素描的艺术作品. 更新内容/软件特色 FotoSketcher 现在有二十多种自动素描方式, ...

  4. 如何在ps中将图片素描化

    如何在photoshop中将图片素描化 作者:陈涛 写作时间:2019.1.17 其实 ,在Photoshop在将一张图片转变成素描图片非常的简单,接下来我就为大家讲解一下如何将图片素描化 首先,我们 ...

  5. ps小知识——将图片素描化

    ....... (PS小知识--将图片素描化) 步骤: 一:先复制背景图层 快捷键:Ctrl + J 二:点击"图像"-"调整"-"去色" ...

  6. 代码实现照片素描_我的代码素描之旅

    代码实现照片素描 In 2018 I started the process of consistently creating and posting my code sketches online. ...

  7. python 素描化图像_任意图像转素描:Python分分钟实现

    图像转素描效果展示 看到这个标题你可能觉得,我这次终于开始标题党了.然而众所周知,我是标图党~,一般不会做标题党这种事情,既然说了分分钟实现,那就说明--代码在十行左右. 代码虽少,但是效果确实一点都 ...

  8. php图片素描化,把照片做成素描效果 照片做成素描

    专注实拍 监控 风景 各类视频 申请入群加微信: neimu500 因为专注 所以专业! 我们只发优质实拍视频,群管理专业.规范,确保群的视频质量以及秩序!无水印可下载可分享. 网上流传有很多使用ps ...

  9. Sketch n Cartoonize for mac(照片卡通化素描化编辑工具)

    Sketch n Cartoonize 可以使用复杂的算法来实现"逼真的"和"近乎完美"的卡通外观,获得您想要的照片效果. Sketch n Cartooniz ...

最新文章

  1. JavaScript 复习之数据类型
  2. 启动VIP报CRS-1028/CRS-0223致使VIP状态为UNKNOWN故障分析与解决
  3. codeforces VK Cup 2018 - Wild-card Round 1 (unofficial unrated mirror)
  4. imageview不显示图片
  5. console java_Java Console format()方法与示例
  6. 3.JDK和JRE和JVM的区别
  7. html5 动态3d箭头,HTML5旋转的3D镐 | 箭头
  8. python绘图库seaborn_Matplotlib Toolkits:python高级绘图库seaborn
  9. 请求参数 统一 管理 java_Retrofit+Rxjava+okhttp基本操作和统一处理 – R...
  10. iptable防火墙流程图
  11. 金九银十招聘季,程序员跳槽BAT最新面经
  12. js中url的对象化管理
  13. kettle在linux定时任务_linux环境下kettle部署(JDK安装配置,kettle安装配置,资源库配置,定时执行job)...
  14. android viewflipper 动态加载,Android开发之ViewFlipper自动播放图片功能实现方法示例...
  15. IDC发布人工智能白皮书:信息流引领人工智能新时代
  16. 计算机 映射网络驱动器,映射网络驱动器
  17. Leetcode+牛客网—回文串总结(一)
  18. win7怎么设置显示计算机,教您win7怎么设置分辨率
  19. 【论文精读】:Global Matching with Overlapping Attention for Optical Flow Estimation
  20. 0. crash和kdump 死机问题解决-x86_64-基础知识

热门文章

  1. 政府大数据的资源库建设
  2. 在基于Windows系统的PHP虚拟主机上实现域名的301永久重定向
  3. easy excel date 类型解析报错_9 个绝对用得上的excel日期公式,赶紧拿走!
  4. 书法练习轨迹–明月几时有-简洁版
  5. c# 指定打开某个路径下的CMD_这招太厉害了,不用鼠标也可以打开指定文件
  6. 华硕B85 pro gamer +i5 4590 +GTX960 成功安装黑苹果 macOS 10.12.2
  7. 用微软Custom Version识别水果:三分钟开发人工智能小应用
  8. [原创] RT7 Lite win7旗舰版精简方案
  9. 爱笑程序员-笑话10则
  10. 点击highcharts下钻柱状图更改其他柱子图