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OpenCV进阶操作：风格迁移以及DNN模块解析

news 来源：原创 2025/7/14 10:37:55

文章目录

前言
一、风格迁移
- 1、风格迁移是什么？
- 2、步骤
- - 1）训练
  - 2）迁移
二、DNN模块
- 1、什么是DNN模块
- 2、DNN模块特点
- 3、流程图
- 4、图像预处理功能
三、案例实现
- 1、数据预处理
- 2、加载模型
总结

前言

风格迁移（Style Transfer）是计算机视觉领域的一项突破性技术，它通过算法将一幅图像的内容与另一幅图像的艺术风格相结合。这项技术自2015年Gatys等人提出神经网络风格迁移算法以来，在艺术创作、图像处理和移动应用开发等领域获得了广泛应用。

一、风格迁移

1、风格迁移是什么？

风格迁移是一种计算机视觉技术，通过将一幅图像的风格与另一幅图像的内容结合，生成一个新的图像。

在OpenCV中，风格迁移通常使用神经网络来实现。

2、步骤

1）训练

首先，使用一幅参考图像作为“风格图像”和一幅目标图像作为“内容图像”，训练一个神经网络模型。训练过程中，网络学习如何将内容图像的内容与风格图像的风格进行组合。

2）迁移

一旦模型训练完成，就可以使用该模型将任意图像的内容与风格进行迁移。在迁移过程中，网络会将输入图像的内容与风格图像的风格进行匹配，并生成一个新的图像，该图像具有输入图像的内容和风格图像的风格。

二、DNN模块

1、什么是DNN模块

DNN模块是 OpenCV 中专门用来实现 DNN(Deep Neural Networks,深度神经网络) 模块的相关功能，其作用是载入别的深度学习框架(如 TensorFlow、Caffe、Torch 等)中已经训练好的模型，然后用该模型完成预测等工作。

2、DNN模块特点

轻量
OpenCV 的深度学习模块只实现了模型推理功能，不涉及模型训练，这使得相关程序非常精简，加速了安装和编译过程。
外部依赖性低
重新实现一遍深度学习框架使得 DNN 模块对外部依赖性极低，极大地方便了深度学习应用的部署。
方便
在原有 OpenCV 开发程序的基础上，通过 DNN 模块可以非常方便地加入对神经网络推理的支持。
集成
若网络模型来自多个框架，如一个来自 TensorFlow，另外一个来自 Caffe,则 DNN 模块可以方便地对网络进行整合。
通用性
DNN 模块提供了统一的接口来操作网络模型，内部做的优化和加速适用于所有网络模型格式，支持多种设备和操作系统。

3、流程图

在这里插入图片描述

4、图像预处理功能

将需要处理的图像转换成可以传入人工神经网络的数据形式。 DNN 模块中的函数 blobFromlmage 完成图像预处理，从原始图像构建一个符合人工神经网络输入格式的四维块。它通过调整图像尺寸和裁图像、减均值、按比例因子缩放、交换 B 通道和R通道等可选操作完成对图像的预处理，得到符合人工神经网络输入的目标值。

三、案例实现

1、数据预处理

import cv2
# 读取输入图像
image = cv2.imread('R-C.jpg')
image = cv2.resize(image,dsize=None,fx=0.5,fy=0.5)
# 显示输入图像
cv2.imshow('yuan tu',image)
cv2.waitKey(0)
'''---------------图片预处理-------------------'''
(h,w) = image.shape[:2]  #获取图片尺寸blob = cv2.dnn.blobFromImage(image,1,(w,h),(0,0,0),swapRB = False,crop = False)

2、加载模型

使用.readNet()读取风格迁移的模型
将上一步处理之后的图片传入模型
向前传播得到处理之后的数据

'''-----------------加载模型------------------------'''
net = cv2.dnn.readNet(r'model\starry_night.t7')  #得到一个pytorch训练之后的星空模型
net.setInput(blob)
# 对输入图像进行向前传播，得到输出结果
out = net.forward()
# 将输出结果转换为合适的格式
# out是四维的：B*C*H*W
# ======输出处理=======
# 重塑形状（忽略第1维），4维变3维
# 调整输出out的形状，模型推理输出out是四维BCHW形式的，调整为三维CHW形式
out_new = out.reshape(out.shape[1],out.shape[2],out.shape[3])
# 对输入的数据（或图像）进行归一化处理，使其数值范围在指定的范围内
cv2.normalize(out_new,out_new,norm_type=cv2.NORM_MINMAX)
# 转置输出结果的维度
result = out_new.transpose(1,2,0)
# 显示转换后的图像
cv2.imshow('Stylized Image',result)
cv2.waitKey(0)
# cv2.destroyAllWindows()

在这里插入图片描述

总结

通过OpenCV实现风格迁移，开发者可以在平衡性能和效果的同时，快速构建实用的图像处理应用。无论是想要为移动应用添加实时滤镜功能，还是开发专业的艺术创作工具，OpenCV都提供了从简单到复杂的多层级解决方案。随着边缘计算设备性能的提升，风格迁移技术正在从实验室走向实际应用，开启计算机视觉与数字艺术结合的新篇章。

OpenCV进阶操作：风格迁移以及DNN模块解析

文章目录前言一、风格迁移1、风格迁移是什么？2、步骤1）训练2）迁移二、DNN模块1、什么是DNN模块2、DNN模块特点3、流程图4、图像预处理功能三、案例实现1、数据预处理2、加载模型总结前言风格迁移（Style Transfer&#xff0…...

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