Keras运行prisma手记(Windows)

Keras运行prisma手记(Windows)

曾经在ubuntu上折腾过caffe,感觉半条命都浪费在了安装中,直到遇见了keras,这是我这种新手的福音~

本文不分析prisma的原理,仅仅记录我是如何通过keras运行prisma的。其中prisma源代码来自github,仅仅执行一条命令,就能运行prisma~~

1、安装keras

pip install keras

如果安装成功,import keras不会报错

这里写图片描述

配置keras后端,在我的电脑上C:\Users\lijialin.keras,有一个文件夹,里面的结构如下

Keras运行prisma手记(Windows)_第1张图片

其中,vgg16是一个卷积神经网络(CNN),有13个卷积层和3个全连接层,一共16层。如果我们想训练CNN必须下载vgg16。然后把下载好的文件,放入到上面的文件夹下。

如果后端使用的是tensorflow,就需要下载 vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5
如果后端使用theano,需要下载 vgg16_weights_th_dim_ordering_th_kernels_notop.h5

keras.json是keras的配置文件,我们配置keras后端使用tensorflow还是theano可以在这个文件中配置。文件中的内容如下:

{
    "image_dim_ordering": "tf",
    "floatx": "float32",
    "epsilon": 1e-07,
    "backend": "tensorflow"
}

2、下载prisma源代码

源码github 地址:https://github.com/titu1994/Neural-Style-Transfer

源码结构如下,这里面的Network.py就是我们执行程序的入口文件

Keras运行prisma手记(Windows)_第2张图片

执行命令:

python network.py "C:\Users\lijialin\Desktop\content.jpg" "C:\Users\lijialin\Desktop\style.jpg" "C:\Users\lijialin\Desktop\result\"

content.jpg是提供内容的图片;
style.jpg是提供风格的图片;
两者产生的结果图存放在result目录下;

抛开prisma的原理不谈,我们先看一下效果。由于没有GPU加速,迭代一次耗时近500m,时间关系我仅仅迭代了2层。迭代两层也能看出一些效果。

content.jpg
Keras运行prisma手记(Windows)_第3张图片

style.jpg
Keras运行prisma手记(Windows)_第4张图片

result.jpg
Keras运行prisma手记(Windows)_第5张图片

参考:
自己写个prisma:http://www.jianshu.com/p/ea444326ae2a
AI修图艺术:https://www.leiphone.com/news/201607/DAHZ0RG1kuVi8bNB.html

Keras运行prisma手记(Windows)_第6张图片

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