![AI源码解读:数字图像处理案例(Python版)](https://wfqqreader-1252317822.image.myqcloud.com/cover/118/44510118/b_44510118.jpg)
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AI源码解读.数字图像处理案例:Python版
2.3.4 构建Pix2Pix数据集
本部分包括卷积神经网络生成风格迁移图片和Pix2Pix数据集格式处理,用于制作适用于Pix2Pix模型训练的数据集。
1.生成风格迁移图片
训练Pix2Pix所需图片较少,因此,使用已经训练好的卷积神经网络模型处理COCO-train2014数据集中的前500张图片,相关代码如下:
![](https://epubservercos.yuewen.com/631FC2/23721638301028906/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P74_24474.jpg?sign=1739297130-ZlyFy7fen7arJVgtgygwFr00wZR3pThw-0-2f811a768ea2f7b0f99bebeafe7e09c5)
输出结果如图2-17所示。
![](https://epubservercos.yuewen.com/631FC2/23721638301028906/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P75_4315.jpg?sign=1739297130-T3TnGW83srTfju1NUj59obLAgkqdVYOa-0-716803a44b3d035f0dbfe837b4840a7f)
图2-17 卷积神经网络处理结果
2.Pix2Pix数据集格式处理
由于训练Pix2Pix模型需要使用大小固定的图片集,因此,对原图片和风格迁移后图片的大小需要进行修改,同时将原图片和翻译后的图片拼接。
1)调整图片大小
使用TensorFlow自带的image函数分别处理内容图片和风格图片,相关代码如下:
![](https://epubservercos.yuewen.com/631FC2/23721638301028906/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P75_24479.jpg?sign=1739297130-NF1HGTwiBD3Zj1aTAeAKyyc17DLtgdK4-0-63dbb9b7bd619e45ea65ceb058b208a1)
处理结果如图2-18和图2-19所示。
![](https://epubservercos.yuewen.com/631FC2/23721638301028906/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P76_6470.jpg?sign=1739297130-e5tY1nwaocYE5N8Fb8a0yNmHvyOgsgBt-0-f4adb4555a2d586a0a6d6b6810315d33)
图2-18 风格处理结果
![](https://epubservercos.yuewen.com/631FC2/23721638301028906/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P76_6473.jpg?sign=1739297130-RLdmCeeuePhz6oB0Xzn0Qk0c4NlK5tKf-0-0ffa0f5a8b4fef55f4b0e8b63ef5b606)
图2-19 图片处理结果
2)图片拼接
使用OpenCV和Numpy库实现图片拼接,相关代码如下:
![](https://epubservercos.yuewen.com/631FC2/23721638301028906/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P77_24481.jpg?sign=1739297130-a8gmaQkrQz46pTpx0U4gYKglfAtu0xjZ-0-5cfe9920da7dc263246067f07d87fc61)
数据集如图2-20所示。
![](https://epubservercos.yuewen.com/631FC2/23721638301028906/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P77_6499.jpg?sign=1739297130-YWdJn3wl2D4bMsbTfFdF2hKfYKMefiV5-0-bc8c581d08f52f364d49e3f0a4f6ecf1)
图2-20 Pix2Pix数据集