CV之NS之VGG16：基于TF Slim库利用VGG16算法的预训练模型实现七种不同快速图像风格迁移设计(cubist/denoised_starry/feathers/mosaic/scream/udnie/wave)案例

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基于TF Slim库利用VGG16算法的预训练模型实现七种不同快速图像风格迁移设计(cubist/denoised_starry/mosaic/scream/wave)案例

实现结果

部分实例代码

基于TF Slim库利用VGG16算法的预训练模型实现七种不同快速图像风格迁移设计(cubist/denoised_starry/mosaic/scream/wave)案例

实现结果

1、本博主，以前几天拍过的东方明珠照片，为例进行快速NS风格

2、这是本博主拍摄的一张东方明珠夜景，进行了快速NS实现

部分实例代码

from __future__ import print_function
import tensorflow as tf
import reader
import model
import time
import os

image01='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", "")

……