CV之NS之VGG16:基于TF Slim(VGG16)利用七个不同的预训练模型实现快速NS风格
生活随笔
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CV之NS之VGG16:基于TF Slim(VGG16)利用七个不同的预训练模型实现快速NS风格
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CV之NS之VGG16:基于TF Slim(VGG16)利用七個不同的預訓練模型實現快速NS風格
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目錄
實現結果
部分實例代碼
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實現結果
1、本博主,以前幾天拍過的東方明珠照片,為例進行快速NS風格
| model | introduction | original | result |
| cubist | Modern art pictures | ||
| denoised_starry | Van Gogh's famous painting 《The Starry Night》 | ||
| feathers | Leaf art pictures | ||
| mosaic | Mosaic glass decoration | ||
| scream | Edvard Munch's famous painting, 《The Scream》 | ||
| udnie | Francis Capilla's paintings《udnie Young American Girl》 | ||
| wave | The famous painting of Kanagawa, 《かながわおきなみうら》 |
2、這是本博主拍攝的一張東方明珠夜景,進行了快速NS實現
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部分實例代碼
from __future__ import print_function import tensorflow as tf import reader import model import time import osimage01='NS_test03' type01='wave' model_file='models/%s.ckpt-done' %(type01) image_file='img/%s.jpg' % (image01)……tf.app.flags.DEFINE_integer('image_size', 256, 'Image size to train.') tf.app.flags.DEFINE_string("model_file", model_file, "") #tf.app.flags.DEFINE_string("model_file", "models.ckpt", "") tf.app.flags.DEFINE_string("image_file", image_file, "") #tf.app.flags.DEFINE_string("image_file", "a.jpg", "")……?
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總結
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