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大创项目推荐深度学习图像风格迁移

文章目录

0 前言
1 VGG网络
2 风格迁移
3 内容损失
4 风格损失
5 主代码实现
6 迁移模型实现
7 效果展示
8 最后

0 前言

优质竞赛项目系列，今天要分享的是

深度学习图像风格迁移 - opencv python

该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！

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图片风格迁移指的是将一个图片的风格转换到另一个图片中，如图所示：

原图片经过一系列的特征变换，具有了新的纹理特征，这就叫做风格迁移。

1 VGG网络

在实现风格迁移之前，需要先简单了解一下VGG网络（由于VGG网络不断使用卷积提取特征的网络结构和准确的图像识别效率，在这里我们使用VGG网络来进行图像的风格迁移）。

如上图所示，从A-
E的每一列都表示了VGG网络的结构原理，其分别为：VGG-11，VGG-13，VGG-16，VGG-19，如下图，一副图片经过VGG-19网络结构可以最后得到一个分类结构。

2 风格迁移

对一副图像进行风格迁移，需要清楚的有两点。

生成的图像需要具有原图片的内容特征
生成的图像需要具有风格图片的纹理特征

根据这两点，可以确定，要想实现风格迁移，需要有两个loss值：
一个是生成图片的内容特征与原图的内容特征的loss，另一个是生成图片的纹理特征与风格图片的纹理特征的loss。

而对一张图片进行不同的特征（内容特征和纹理特征）提取，只需要使用不同的卷积结构进行训练即可以得到。这时我们需要用到两个神经网络。

再回到VGG网络上，VGG网络不断使用卷积层来提取特征，利用特征将物品进行分类，所以该网络中提取内容和纹理特征的参数都可以进行迁移使用。故需要将生成的图片经过VGG网络的特征提取，再分别针对内容和纹理进行特征的loss计算。

如图，假设初始化图像x（Input image）是一张随机图片，我们经过fw（image Transform Net）网络进行生成，生成图片y。
此时y需要和风格图片ys进行特征的计算得到一个loss_style，与内容图片yc进行特征的计算得到一个loss_content，假设loss=loss_style+loss_content，便可以对fw的网络参数进行训练。

现在就可以看网上很常见的一张图片了：

相较于我画的第一张图，这即对VGG内的loss求值过程进行了细化。

细化的结果可以分为两个方面：

（1）内容损失
（2）风格损失

3 内容损失

由于上图中使用的模型是VGG-16，那么即相当于在VGG-16的relu3-3处，对两张图片求得的特征进行计算求损失，计算的函数如下：

简言之，假设yc求得的特征矩阵是φ(y)，生成图片求得的特征矩阵为φ(y^)，且c=φ.channel，w=φ.weight，h=φ.height，则有：

代码实现：

def content_loss(content_img, rand_img):
    content_layers = [('relu3_3', 1.0)]
    content_loss = 0.0
    # 逐个取出衡量内容损失的vgg层名称及对应权重
    for layer_name, weight in content_layers:

        # 计算特征矩阵
        p = get_vgg(content_img, layer_name)
        x = get_vgg(rand_img, layer_name)
        # 长x宽xchannel
        M = p.shape[1] * p.shape[2] * p.shape[3]

        # 根据公式计算损失，并进行累加
        content_loss += (1.0 / M) * tf.reduce_sum(tf.pow(p - x, 2)) * weight

    # 将损失对层数取平均
    content_loss /= len(content_layers)
    return content_loss

4 风格损失

风格损失由多个特征一同计算，首先需要计算Gram Matrix

Gram Matrix实际上可看做是feature之间的偏心协方差矩阵（即没有减去均值的协方差矩阵），在feature
map中，每一个数字都来自于一个特定滤波器在特定位置的卷积，因此每个数字就代表一个特征的强度，而Gram计算的实际上是两两特征之间的相关性，哪两个特征是同时出现的，哪两个是此消彼长的等等，同时，Gram的对角线元素，还体现了每个特征在图像中出现的量，因此，Gram有助于把握整个图像的大体风格。有了表示风格的Gram
Matrix，要度量两个图像风格的差异，只需比较他们Gram Matrix的差异即可。故在计算损失的时候函数如下：

在实际使用时，该loss的层级一般选择由低到高的多个层，比如VGG16中的第2、4、7、10个卷积层，然后将每一层的style loss相加。

第三个部分不是必须的，被称为Total Variation
Loss。实际上是一个平滑项（一个正则化项），目的是使生成的图像在局部上尽可能平滑，而它的定义和马尔科夫随机场（MRF）中使用的平滑项非常相似。
其中yn+1是yn的相邻像素。

代码实现以上函数：

# 求gamm矩阵
def gram(x, size, deep):
    x = tf.reshape(x, (size, deep))
    g = tf.matmul(tf.transpose(x), x)
    return g

def style_loss(style_img, rand_img):
    style_layers = [('relu1_2', 0.25), ('relu2_2', 0.25), ('relu3_3', 0.25), ('reluv4_3', 0.25)]
    style_loss = 0.0
    # 逐个取出衡量风格损失的vgg层名称及对应权重
    for layer_name, weight in style_layers:

        # 计算特征矩阵
        a = get_vgg(style_img, layer_name)
        x = get_vgg(rand_img, layer_name)

        # 长x宽
        M = a.shape[1] * a.shape[2]
        N = a.shape[3]

        # 计算gram矩阵
        A = gram(a, M, N)
        G = gram(x, M, N)

        # 根据公式计算损失，并进行累加
        style_loss += (1.0 / (4 * M * M * N * N)) * tf.reduce_sum(tf.pow(G - A, 2)) * weight
    # 将损失对层数取平均
    style_loss /= len(style_layers)
    return style_loss

5 主代码实现

代码实现主要分为4步：

1、随机生成图片
2、读取内容和风格图片
3、计算总的loss

4、训练修改生成图片的参数，使得loss最小

  * def main():
        # 生成图片
        rand_img = tf.Variable(random_img(WIGHT, HEIGHT), dtype=tf.float32）
        with tf.Session() as sess:

            content_img = cv2.imread('content.jpg')
            style_img = cv2.imread('style.jpg')
        
            # 计算loss值
            cost = ALPHA * content_loss(content_img, rand_img) + BETA * style_loss(style_img, rand_img)
            optimizer = tf.train.AdamOptimizer(LEARNING_RATE).minimize(cost)
        
            sess.run(tf.global_variables_initializer())
            
            for step in range(TRAIN_STEPS):
                # 训练
                sess.run([optimizer,  rand_img])
        
                if step % 50 == 0:
                    img = sess.run(rand_img)
                    img = np.clip(img, 0, 255).astype(np.uint8)
                    name = OUTPUT_IMAGE + "//" + str(step) + ".jpg"
                    cv2.imwrite(name, img)

6 迁移模型实现

由于在进行loss值求解时，需要在多个网络层求得特征值，并根据特征值进行带权求和，所以需要根据已有的VGG网络，取其参数，重新建立VGG网络。
注意：在这里使用到的是VGG-19网络：

在重建的之前，首先应该下载Google已经训练好的VGG-19网络，以便提取出已经训练好的参数，在重建的VGG-19网络中重新利用。

下载得到.mat文件以后，便可以进行网络重建了。已知VGG-19网络的网络结构如上述图1中的E网络，则可以根据E网络的结构对网络重建，VGG-19网络：

进行重建即根据VGG-19模型的结构重新创建一个结构相同的神经网络，提取出已经训练好的参数作为新的网络的参数，设置为不可改变的常量即可。

def vgg19():
    layers=(
        'conv1_1','relu1_1','conv1_2','relu1_2','pool1',
        'conv2_1','relu2_1','conv2_2','relu2_2','pool2',
        'conv3_1','relu3_1','conv3_2','relu3_2','conv3_3','relu3_3','conv3_4','relu3_4','pool3',
        'conv4_1','relu4_1','conv4_2','relu4_2','conv4_3','relu4_3','conv4_4','relu4_4','pool4',
        'conv5_1','relu5_1','conv5_2','relu5_2','conv5_3','relu5_3','conv5_4','relu5_4','pool5'
    )
    vgg = scipy.io.loadmat('D://python//imagenet-vgg-verydeep-19.mat')
    weights = vgg['layers'][0]

    network={}
    net = tf.Variable(np.zeros([1, 300, 450, 3]), dtype=tf.float32)
    network['input'] = net
    for i,name in enumerate(layers):
        layer_type=name[:4]
        if layer_type=='conv':
            kernels = weights[i][0][0][0][0][0]
            bias = weights[i][0][0][0][0][1]
            conv=tf.nn.conv2d(net,tf.constant(kernels),strides=(1,1,1,1),padding='SAME',name=name)
            net=tf.nn.relu(conv + bias)
        elif layer_type=='pool':
            net=tf.nn.max_pool(net,ksize=(1,2,2,1),strides=(1,2,2,1),padding='SAME')
        network[name]=net
    return network

由于计算风格特征和内容特征时数据都不会改变，所以为了节省训练时间，在训练之前先计算出特征结果(该函数封装在以下代码get_neck()函数中)。

总的代码如下：



    import tensorflow as tf
    import numpy as np
    import scipy.io
    import cv2
    import scipy.misc
    
    HEIGHT = 300
    WIGHT = 450
    LEARNING_RATE = 1.0
    NOISE = 0.5
    ALPHA = 1
    BETA = 500
    
    TRAIN_STEPS = 200
    
    OUTPUT_IMAGE = "D://python//img"
    STYLE_LAUERS = [('conv1_1', 0.2), ('conv2_1', 0.2), ('conv3_1', 0.2), ('conv4_1', 0.2), ('conv5_1', 0.2)]
    CONTENT_LAYERS = [('conv4_2', 0.5), ('conv5_2',0.5)]


    def vgg19():
        layers=(
            'conv1_1','relu1_1','conv1_2','relu1_2','pool1',
            'conv2_1','relu2_1','conv2_2','relu2_2','pool2',
            'conv3_1','relu3_1','conv3_2','relu3_2','conv3_3','relu3_3','conv3_4','relu3_4','pool3',
            'conv4_1','relu4_1','conv4_2','relu4_2','conv4_3','relu4_3','conv4_4','relu4_4','pool4',
            'conv5_1','relu5_1','conv5_2','relu5_2','conv5_3','relu5_3','conv5_4','relu5_4','pool5'
        )
        vgg = scipy.io.loadmat('D://python//imagenet-vgg-verydeep-19.mat')
        weights = vgg['layers'][0]
    
        network={}
        net = tf.Variable(np.zeros([1, 300, 450, 3]), dtype=tf.float32)
        network['input'] = net
        for i,name in enumerate(layers):
            layer_type=name[:4]
            if layer_type=='conv':
                kernels = weights[i][0][0][0][0][0]
                bias = weights[i][0][0][0][0][1]
                conv=tf.nn.conv2d(net,tf.constant(kernels),strides=(1,1,1,1),padding='SAME',name=name)
                net=tf.nn.relu(conv + bias)
            elif layer_type=='pool':
                net=tf.nn.max_pool(net,ksize=(1,2,2,1),strides=(1,2,2,1),padding='SAME')
            network[name]=net
        return network


    # 求gamm矩阵
    def gram(x, size, deep):
        x = tf.reshape(x, (size, deep))
        g = tf.matmul(tf.transpose(x), x)
        return g


    def style_loss(sess, style_neck, model):
        style_loss = 0.0
        for layer_name, weight in STYLE_LAUERS:
            # 计算特征矩阵
            a = style_neck[layer_name]
            x = model[layer_name]
            # 长x宽
            M = a.shape[1] * a.shape[2]
            N = a.shape[3]
    
            # 计算gram矩阵
            A = gram(a, M, N)
            G = gram(x, M, N)
    
            # 根据公式计算损失，并进行累加
            style_loss += (1.0 / (4 * M * M * N * N)) * tf.reduce_sum(tf.pow(G - A, 2)) * weight
            # 将损失对层数取平均
        style_loss /= len(STYLE_LAUERS)
        return style_loss


    def content_loss(sess, content_neck, model):
        content_loss = 0.0
        # 逐个取出衡量内容损失的vgg层名称及对应权重
    
        for layer_name, weight in CONTENT_LAYERS:
            # 计算特征矩阵
            p = content_neck[layer_name]
            x = model[layer_name]
            # 长x宽xchannel
    
            M = p.shape[1] * p.shape[2]
            N = p.shape[3]
    
            lss = 1.0 / (M * N)
            content_loss += lss * tf.reduce_sum(tf.pow(p - x, 2)) * weight
            # 根据公式计算损失，并进行累加
    
        # 将损失对层数取平均
        content_loss /= len(CONTENT_LAYERS)
        return content_loss


    def random_img(height, weight, content_img):
        noise_image = np.random.uniform(-20, 20, [1, height, weight, 3])
        random_img = noise_image * NOISE + content_img * (1 - NOISE)
        return random_img

   

    def get_neck(sess, model, content_img, style_img):
        sess.run(tf.assign(model['input'], content_img))
        content_neck = {}
        for layer_name, weight in CONTENT_LAYERS:
            # 计算特征矩阵
            p = sess.run(model[layer_name])
            content_neck[layer_name] = p
        sess.run(tf.assign(model['input'], style_img))
        style_content = {}
        for layer_name, weight in STYLE_LAUERS:
            # 计算特征矩阵
            a = sess.run(model[layer_name])
            style_content[layer_name] = a
        return content_neck, style_content


    def main():
        model = vgg19()
        content_img = cv2.imread('D://a//content1.jpg')
        content_img = cv2.resize(content_img, (450, 300))
        content_img = np.reshape(content_img, (1, 300, 450, 3)) - [128.0, 128.2, 128.0]
        style_img = cv2.imread('D://a//style1.jpg')
        style_img = cv2.resize(style_img, (450, 300))
        style_img = np.reshape(style_img, (1, 300, 450, 3)) - [128.0, 128.2, 128.0]
    
        # 生成图片
        rand_img = random_img(HEIGHT, WIGHT, content_img)
    
        with tf.Session() as sess:
            # 计算loss值
            content_neck, style_neck = get_neck(sess, model, content_img, style_img)
            cost = ALPHA * content_loss(sess, content_neck, model) + BETA * style_loss(sess, style_neck, model)
            optimizer = tf.train.AdamOptimizer(LEARNING_RATE).minimize(cost)
    
            sess.run(tf.global_variables_initializer())
            sess.run(tf.assign(model['input'], rand_img))
            for step in range(TRAIN_STEPS):
                print(step)
                # 训练
                sess.run(optimizer)
    
                if step % 10 == 0:
                    img = sess.run(model['input'])
                    img += [128, 128, 128]
                    img = np.clip(img, 0, 255).astype(np.uint8)
                    name = OUTPUT_IMAGE + "//" + str(step) + ".jpg"
                    img = img[0]
                    cv2.imwrite(name, img)
    
            img = sess.run(model['input'])
            img += [128, 128, 128]
            img = np.clip(img, 0, 255).astype(np.uint8)
            cv2.imwrite("D://end.jpg", img[0])
    
    main()

7 效果展示

8 最后