在Python中使用nets.inception_resnet_v2进行图像风格转换

在Python中使用nets.inception_resnet_v2进行图像风格转换的示例代码如下：

首先，我们需要导入必要的库和模块：

import tensorflow as tf
import tensorflow.contrib.slim as slim
from nets import inception_resnet_v2
from preprocessing import inception_preprocessing
from PIL import Image
import numpy as np

接下来，我们需要加载Inception ResNet v2模型：

image_size = inception_resnet_v2.inception_resnet_v2.default_image_size

inputs = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, image_size, image_size, 3])
processed_inputs = inception_preprocessing.preprocess_image(inputs, image_size, image_size, is_training=False)

with slim.arg_scope(inception_resnet_v2.inception_resnet_v2_arg_scope()):
    logits, end_points = inception_resnet_v2.inception_resnet_v2(processed_inputs, is_training=False)
    predictions = tf.nn.softmax(logits)
    saver = tf.train.Saver()

加载模型后，我们可以读取待转换的图像，并进行预处理：

def load_image(image_path):
    image = Image.open(image_path)
    image = image.resize((image_size, image_size))
    image = np.array(image)
    return image

content_image = load_image('content.jpg')  # 待转换的内容图像
style_image = load_image('style.jpg')  # 风格图像

content_image = inception_preprocessing.preprocess_image(content_image, image_size, image_size)
style_image = inception_preprocessing.preprocess_image(style_image, image_size, image_size)
images = tf.concat([content_image, style_image], axis=0)

接下来，我们需要创建一个新的会话，并恢复模型的权重：

sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())

checkpoint_path = 'inception_resnet_v2.ckpt'  # 模型的权重路径
saver.restore(sess, checkpoint_path)

最后，我们可以将待转换的图像输入模型中，获取生成的风格转换图像：

result = sess.run(predictions, feed_dict={inputs: images.eval(session=sess)})
style_transfer_image = result[:1]  # 提取      张为风格转换图像

# 可以使用PIL库保存生成的风格转换图像
style_transfer_image = np.squeeze(style_transfer_image)
style_transfer_image = style_transfer_image.astype(np.uint8)
style_transfer_image = inception_preprocessing.unprocess_image(style_transfer_image)

output_image = Image.fromarray(style_transfer_image)
output_image.save('output.jpg')

以上代码示例演示了如何使用nets.inception_resnet_v2进行图像风格转换。你需要将content.jpg替换为待转换的内容图像，将style.jpg替换为风格图像，并指定模型的权重路径和输出路径。运行代码后，会生成一个名为output.jpg的风格转换图像。请注意，这个示例只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更多的调整和改进。