用OpenCV实现图像和视频神经风格迁移(含代码)

来源:Adrian Rosebrock

编译:Bing

转载自:论智和新智元,未经允许不得二次转载


【导读】在这篇教程中,作者Adrian Rosebrock将教你如何用OpenCV、Python和深度学习技术对图像和实时视频进行神经风格迁移。

2015年,Gatsys等人在论文A Neural Algorithm of Artistic Style中提出了最初的神经风格迁移算法。2016年,Johnson等人发表了Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolutioin一文,将神经网络迁移作为用感知损失处理超分辨率问题的框架。结果表明该算法比Gatys等人的方法快了三倍。接下来,我将介绍如何在自己的图像和视频流中应用神经风格迁移。

用OpenCV进行神经风格迁移

首先说明的一点是,今天讨论的方法在一个CPU上可以达到近乎实时的效果,如果在GPU上则完全可以实现实时效果。

首先我们会简单塔伦下什么是神经风格迁移,以及它是如何运作的。之后我们会用OpenCV和Python动手操作。

什么是神经风格迁移?

从左至右:我们的内容图像;风格图像;输出的风格迁移图像

神经风格迁移主要有两个过程:

  • 提取某张图片的风格
  • 将该种风格应用到另一张图片上

上图就是将梵高著名的画作《星夜》的风格应用到普通的生活照上,我们保留了原照片中的山、人物和啤酒等所有内容,但全部替换成了梵高的油画风格。

问题就是,我们应该如何定义一个神经网络,让它执行神经风格迁移呢?

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神经风格迁移如何工作?

在Gatys等人提出的首篇论文中,神经风格迁移算法不需要新的架构。相反,我们可以用一个预训练网络(通常在ImageNet上进行的预训练),并且定义一个损失函数,能让我们达到风格迁移的目标,然后对损失函数不断优化。

那么,这里的问题就不是“该用什么神经网络”了,而是“该用什么损失函数”。

答案包括:内容损失、风格损失和总变差损失。每个部分都是单独计算,然后在一个元损失函数中结合。通过将元损失函数最小化,我们将依次对内容、风格和总变差损失进行优化。

虽然Gatys等人的方法能生成不错的神经风格迁移结果,但是它的速度非常慢。2016年,Johnson等人在Gatys的基础上提出的全新算法速度快了三倍,但同时也存在着缺点,即用户不能随机选择想要应用的风格图像。用户首先要训练一个网络,生成你想要的风格。网络训练好后,你可以将它应用到任意内容图像上。

然而到了2017年,Ulyanov等人发表了Instance Normalization: The Missing Ingredient for Fast Stylization一文,他们表示将batch normalization替换成instance normalization(然后在训练和测试时都应用instance normalization),可以达到更快的效果,并且艺术效果也更好。

项目结构

在开始今天的教程前,请先下载我提供的资料(点击文末原文地址获取资料)。准备好了脚本、模型和图像后,你可以用tree指令检查项目的结构:

 1$ tree --dirsfirst
 2.
 3├── images
 4│   ├── baden_baden.jpg
 5│   ├── giraffe.jpg
 6│   ├── jurassic_park.jpg
 7│   └── messi.jpg
 8├── models
 9│   ├── eccv16
10│   │   ├── composition_vii.t7
11│   │   ├── la_muse.t7
12│   │   ├── starry_night.t7
13│   │   └── the_wave.t7
14│   └── instance_norm
15│       ├── candy.t7
16│       ├── feathers.t7
17│       ├── la_muse.t7
18│       ├── mosaic.t7
19│       ├── starry_night.t7
20│       ├── the_scream.t7
21│       └── udnie.t7
22├── neural_style_transfer.py
23├── neural_style_transfer_examine.py
24└── neural_style_transfer_video.py

如果你从下载了.zip文件,就无需上网找其他素材了。我在其中提供了很多测试用的图像和模型。同时还有三种Python脚本。

开始神经风格迁移

接下来让我们用OpenCV和Python进行神经风格迁移的实践。

首先打开neural_style_transfer.py文件,插入如下代码:

 1# import the necessary packages
 2import argparse
 3import imutils
 4import time
 5import cv2
 6
 7# construct the argument parser and parse the arguments
 8ap = argparse.ArgumentParser()
 9ap.add_argument("-m", "--model", required=True,
10    help="neural style transfer model")
11ap.add_argument("-i", "--image", required=True,
12    help="input image to apply neural style transfer to")
13args = vars(ap.parse_args())

首先,我们导入所需的包并解析命令行参数。

导入的有:

  • imutils:这个包可以通过pip install --upgrade imutils安装。最近我发布了imutils==0.5.1,所以不要忘记更新!
  • OpenCV:你需要一个OpenCV 3.4或者更高版本。

该脚本下需要两个命令行:

  • --model:神经风格迁移的模型路径。在“下载”区中,我加入了11中经过与训练的模型。
  • --image:需要进行风格迁移的图像(输入图像)。在其中我放入了四张图片。

你不需要改变命令行代码,参数会在运行过程中进行处理。如果你不熟悉这一过程,可以阅读我另一篇文章:

www.pyimagesearch.com/2018/03/12/python-argparse-command-line-arguments/

接下来的部分比较有趣,我们要下载图像和模型,然后计算神经风格迁移:

15# load the neural style transfer model from disk
16print("[INFO] loading style transfer model...")
17net = cv2.dnn.readNetFromTorch(args["model"])
18
19# load the input image, resize it to have a width of 600 pixels, and
20# then grab the image dimensions
21image = cv2.imread(args["image"])
22image = imutils.resize(image, width=600)
23(h, w) = image.shape[:2]
24
25# construct a blob from the image, set the input, and then perform a
26# forward pass of the network
27blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1.0, (w, h),
28    (103.939, 116.779, 123.680), swapRB=False, crop=False)
29net.setInput(blob)
30start = time.time()
31output = net.forward()
32end = time.time()

在这部分代码中,我们进行了:

  • 将下载的预训练神经风格迁移模型称为net(第17行);
  • 下载输入图像并调整尺寸(21和22行);
  • 用均值减法创建blob(27和28行);
  • 执行forward,获取output图像(31行)。

接下来,重要的是对输出图像进行后处理:

34# reshape the output tensor, add back in the mean subtraction, and
35# then swap the channel ordering
36output = output.reshape((3, output.shape[2], output.shape[3]))
37output[0] += 103.939
38output[1] += 116.779
39output[2] += 123.680
40output /= 255.0
41output = output.transpose(1, 2, 0)

最后一步是将输出图像显示在屏幕上:

43# show information on how long inference took
44print("[INFO] neural style transfer took {:.4f} seconds".format(
45    end - start))
46
47# show the images
48cv2.imshow("Input", image)
49cv2.imshow("Output", output)
50cv2.waitKey(0)

神经风格迁移结果

当你下载好文件后,打开终端执行以下命令:

1$ python neural_style_transfer.py --image images/giraffe.jpg \
2    --model models/eccv16/the_wave.t7
3[INFO] loading style transfer model...
4[INFO] neural style transfer took 0.3152 seconds

现在,对命令行参数做简单改变,然后用《侏罗纪公园》中的截图作为内容图像,进行风格迁移:

1$ python neural_style_transfer.py --image images/jurassic_park.jpg \
2    --model models/instance_norm/the_scream.t7
3[INFO] loading style transfer model...
4[INFO] neural style transfer took 0.1202 seconds

另一个例子:

1$ python neural_style_transfer.py --image images/messi.jpg \
2    --model models/instance_norm/udnie.t7 
3[INFO] loading style transfer model...
4[INFO] neural style transfer took 0.1495 seconds

这是我最喜欢的案例,感觉都能当做酒吧的装饰画了。

实时神经风格迁移

上面我们讲了如何在单一图像上应用风格迁移,现在我们要把这一过程放在视频上。

大致流程和图像处理差不多,在这一脚本中,我们将:

  • 利用一个特殊的Python迭代器,它可以让我们在模型路径中循环使用所有可用的神经风格迁移模型。
  • 启动网络摄像头视频流,我们会(近乎)实时处理摄像头的帧。对于某些较大的模型,系统可能会慢一些。
  • 在每一帧上应用风格迁移,对输出进行后处理,并将结果显示在屏幕上。
  • 如果用户按下“n”键,我们将把迭代器循环运用到下一个神经风格迁移模型上,不用重启脚本。

首先,打开neural_style_transfer_video.py文件,插入以下代码:

 1# import the necessary packages
 2from imutils.video import VideoStream
 3from imutils import paths
 4import itertools
 5import argparse
 6import imutils
 7import time
 8import cv2
 9
10# construct the argument parser and parse the arguments
11ap = argparse.ArgumentParser()
12ap.add_argument("-m", "--models", required=True,
13    help="path to directory containing neural style transfer models")
14args = vars(ap.parse_args())

之后,创建模型路径迭代器:

16# grab the paths to all neural style transfer models in our 'models'
17# directory, provided all models end with the '.t7' file extension
18modelPaths = paths.list_files(args["models"], validExts=(".t7",))
19modelPaths = sorted(list(modelPaths))
20
21# generate unique IDs for each of the model paths, then combine the
22# two lists together
23models = list(zip(range(0, len(modelPaths)), (modelPaths)))
24
25# use the cycle function of itertools that can loop over all model
26# paths, and then when the end is reached, restart again
27modelIter = itertools.cycle(models)
28(modelID, modelPath) = next(modelIter)

一旦我们开始在while循环中处理帧,“n”按键就会在迭代器中下载“下一个”模型。

为了创建模型迭代器,我们:

  • 搜集所有神经风格迁移模型并分类(18和19行)
  • 为每种模型分配ID(23行)
  • 利用itertools和cycle创建迭代器(27行)。

让我们开始下载第一个模型并对视频进行处理:

30# load the neural style transfer model from disk
31print("[INFO] loading style transfer model...")
32net = cv2.dnn.readNetFromTorch(modelPath)
33
34# initialize the video stream, then allow the camera sensor to warm up
35print("[INFO] starting video stream...")
36vs = VideoStream(src=0).start()
37time.sleep(2.0)
38print("[INFO] {}. {}".format(modelID + 1, modelPath))

在32行,我们读取了第一个模型利用的路径。在36和37行,启动了视频,从摄像头中采集帧。

之后在帧与帧之间进行循环:

40# loop over frames from the video file stream
41while True:
42    # grab the frame from the threaded video stream
43    frame = vs.read()
44
45    # resize the frame to have a width of 600 pixels (while
46    # maintaining the aspect ratio), and then grab the image
47    # dimensions
48    frame = imutils.resize(frame, width=600)
49    orig = frame.copy()
50    (h, w) = frame.shape[:2]
51
52    # construct a blob from the frame, set the input, and then perform a
53    # forward pass of the network
54    blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1.0, (w, h),
55        (103.939, 116.779, 123.680), swapRB=False, crop=False)
56    net.setInput(blob)
57    output = net.forward()

接着进行后处理并将输出图像展示出来:

59# reshape the output tensor, add back in the mean subtraction, and
60    # then swap the channel ordering
61    output = output.reshape((3, output.shape[2], output.shape[3]))
62    output[0] += 103.939
63    output[1] += 116.779
64    output[2] += 123.680
65    output /= 255.0
66    output = output.transpose(1, 2, 0)
67
68    # show the original frame along with the output neural style
69    # transfer
70    cv2.imshow("Input", frame)
71    cv2.imshow("Output", output)
72    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF

对按键的处理:

74# if the `n` key is pressed (for "next"), load the next neural
75    # style transfer model
76    if key == ord("n"):
77        # grab the next neural style transfer model model and load it
78        (modelID, modelPath) = next(modelIter)
79        print("[INFO] {}. {}".format(modelID + 1, modelPath))
80        net = cv2.dnn.readNetFromTorch(modelPath)
81
82    # otheriwse, if the `q` key was pressed, break from the loop
83    elif key == ord("q"):
84        break
85
86# do a bit of cleanup
87cv2.destroyAllWindows()
88vs.stop()

两种不同的按键会对脚本运行产生不同的影响:

  • “n”:抓取下一个模型的路径和ID,并进行下载。如果我们已经获取上一个模型,迭代器就会从头开始循环。
  • “q”:按下q会退出while循环。

实时风格迁移的结果

执行以下命令就可以在视频上运用风格迁移啦:

1$ python neural_style_transfer_video.py --models models

原文地址:

www.pyimagesearch.com/2018/08/27/neural-style-transfer-with-opencv/

原文发布于微信公众号 - CVer(CVerNews)

原文发表时间:2018-09-03

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