![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=1739137186-P5LdGP7YftP6pAKMKfeLk5CmKb09MQef-0-a8e73686b1b1e4bc77629fcfc6431042)
输出结果如图2-17所示。
![](https://epubservercos.yuewen.com/631FC2/23721638301028906/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P75_4315.jpg?sign=1739137186-crcyLiBeJCTvCKLJifosO9hrdJdl82ZV-0-56b81b7b058c8d1c9c4995ca5ca2e05d)
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=1739137186-5yaGyB5jZSIbt68M0Ssjix2dD2UQmkE7-0-34b6a98bd4fa8b05e84d1a576f553ef6)
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=1739137186-RUDcybEMwl9JyyQQUFQqXk8HWynSj1lW-0-525e38f9311311ce3dce3bc3b7d75842)
图2-18 风格处理结果
![](https://epubservercos.yuewen.com/631FC2/23721638301028906/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P76_6473.jpg?sign=1739137186-flfP4DEYDs61si2CS85QaqW4kXjGDMFV-0-8e4d6844114ce9287e1176d8b8778976)
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=1739137186-dxSLtiGYkk8Bb2X795iz3X5RzDxJMggi-0-c06cbed9c667f3a3ef9f1621c3942024)
数据集如图2-20所示。
![](https://epubservercos.yuewen.com/631FC2/23721638301028906/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P77_6499.jpg?sign=1739137186-N8RMu9uNsxnSAfEzAtzcnJ9kaB15G5kK-0-77b6c7490399e873fd23febab2f33dc9)
图2-20 Pix2Pix数据集