使用KerasApplications中的ImageNet工具进行图像风格迁移

KerasApplications是一个Keras的扩展库，提供了一些常用的深度学习模型，并针对这些模型进行了预训练。其中，ImageNet是一个庞大的图像数据集，包含了1000个不同的类别。ImageNet工具可以帮助我们使用KerasApplications中的预训练模型进行图像风格迁移。

以下是一个使用ImageNet工具进行图像风格迁移的示例代码：

import keras
from keras.applications import vgg19
from keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array

# 加载预训练的VGG19模型
model = vgg19.VGG19(weights='imagenet', include_top=False)

# 定义内容图像和风格图像的路径
content_image_path = 'content.jpg'
style_image_path = 'style.jpg'

# 加载和预处理图像
def preprocess_image(image_path):
    img = load_img(image_path, target_size=(224, 224))
    img = img_to_array(img)
    img = keras.applications.vgg19.preprocess_input(img)
    img = np.expand_dims(img, axis=0)
    return img

# 将图像转换为原始像素值
def deprocess_image(x):
    x[:, :, 0] += 103.939
    x[:, :, 1] += 116.779
    x[:, :, 2] += 123.68
    x = x[:, :, ::-1]
    x = np.clip(x, 0, 255).astype('uint8')
    return x

# 定义内容图像和风格图像
content_image = preprocess_image(content_image_path)
style_image = preprocess_image(style_image_path)

# 使用VGG19模型提取内容图像和风格图像的特征
content_features = model.predict(content_image)
style_features = model.predict(style_image)

# 定义用于计算内容损失的函数
def content_loss(content, target):
    return K.sum(K.square(target - content))

# 定义用于计算风格损失的函数
def style_loss(style, target):
    return K.sum(K.square(target - style))

# 定义总损失函数
def total_variation_loss(x):
    a = K.square(x[:, :-1, :-1, :] - x[:, 1:, :-1, :])
    b = K.square(x[:, :-1, :-1, :] - x[:, :-1, 1:, :])
    return K.sum(K.pow(a + b, 1.25))

# 定义总的损失值
content_weight = 0.025
style_weight = 1.0
total_variation_weight = 1.0

loss = content_weight * content_loss(content_features, target_features) + \
       style_weight * style_loss(style_features, target_features) + \
       total_variation_weight * total_variation_loss(target_image)

# 计算梯度并进行更新
grads = K.gradients(loss, target_image)
fetch_loss_and_grads = K.function([target_image], [loss, grads])

class Evaluator(object):
    def __init__(self):
        self.loss_value = None
        self.grads_values = None

    def loss(self, x):
        assert self.loss_value is None
        x = x.reshape((1, img_height, img_width, 3))
        outs = fetch_loss_and_grads([x])
        loss_value = outs[0]
        gradient_values = outs[1].flatten().astype('float64')
        self.loss_value = loss_value
        self.grads_values = gradient_values
        return self.loss_value

    def grads(self, x):
        assert self.loss_value is not None
        gradient_values = np.copy(self.grads_values)
        self.loss_value = None
        self.grads_values = None
        return gradient_values

evaluator = Evaluator()

# 进行迭代优化
from scipy.optimize import fmin_l_bfgs_b
from imageio import imsave

result_prefix = 'styled_image'
iterations = 20

x = preprocess_image(content_image_path)
x = x.flatten()

for i in range(iterations):
    print('Start of iteration', i)
    x, min_val, info = fmin_l_bfgs_b(evaluator.loss, x, fprime=evaluator.grads, maxfun=20)
    print('Current loss value:', min_val)

    img = x.copy().reshape((img_height, img_width, 3))
    img = deprocess_image(img)
    filename = result_prefix + '_at_iteration_%d.png' % i
    imsave(filename, img)
    print('Image saved as', filename)

以上代码使用VGG19模型提取了内容图像和风格图像的特征，然后定义了内容损失函数、风格损失函数和总损失函数。接着使用L-BFGS-B算法进行迭代优化，最终得到了一张与内容图像具有相似内容、与风格图像具有相似风格的图像。