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opencv gpu python_无需GPU，用OpenCV和Python实现图/视频风格迁移

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？

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&

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