![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=1738863223-hWMwxxvs4l35Gdmgvs4OiPqsLACmiAfb-0-d4e7f7900fd3372cb788787491559701)
输出结果如图2-17所示。
![](https://epubservercos.yuewen.com/631FC2/23721638301028906/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P75_4315.jpg?sign=1738863223-bAlTXreRCdP35FgJO0zD2I2W67FwXsEM-0-278aa2902f2e05abcf05524a1e34a849)
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=1738863223-aPwrTm7r8bjHM4Uqu77XAT8wAz9R5Oug-0-87223f85a5dcadd9266210564926ed8c)
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=1738863223-opC0wbYRplMoWFizvEWmh65bNHehIcG6-0-18de4db2eb8d638abe7c9f95fb89b9c9)
图2-18 风格处理结果
![](https://epubservercos.yuewen.com/631FC2/23721638301028906/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P76_6473.jpg?sign=1738863223-NgkULXRoHqBJJBC5Pk7p8FTgxVlCCiKR-0-eeb38b60fac4e7bb4ba203101e6100be)
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=1738863223-zlefDcQrwPFAmNS2nTMSXugdHHOjbLPl-0-3e9e76a8d4ed6dcaa480a9417839d469)
数据集如图2-20所示。
![](https://epubservercos.yuewen.com/631FC2/23721638301028906/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P77_6499.jpg?sign=1738863223-DKp1fiVj5zgba5tVHZ5CPz5KxWrHAtuE-0-3ba6588e7d76fd7ae96dd929edef50c3)
图2-20 Pix2Pix数据集