Sun-ZhenXing / fast-neural-style

快速风格迁移部署

OpenCV 部署快速风格迁移

效果：

1. 快速风格迁移简介

查看我的博客 阅读更多关于快速风格迁移的内容。

Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution 的实现，在 此项目的官方网站 上，可以查看论文和其效果，推荐阅读。

此项目的原始实现（Lua）可以参考 jcjohnson/fast-neural-style，可以下载其预训练权重进行部署。

2. 下载 Torch 模型文件

下载完成后保存到：

• models/
  • eccv16/
    • composition_vii.t7
    • la_muse.t7
    • starry_night.t7
    • the_wave.t7
  • instance_norm/
    • candy.t7
    • feathers.t7
    • la_muse.t7
    • mosaic.t7
    • the_scream.t7
    • udnie.t7

3. Python 版本

需要 Python >= 3.7，依赖：

• opencv-python>=4.5，建议自行编译 CUDA 版本
• numpy>=1.19

运行 Python 脚本：

python python/main.py models/eccv16/starry_night.t7

4. C++ 版本

4.1 必要条件

需要安装的依赖：

• Visual Studio 2019 / 2022
• OpenCV >= 4.5，建议自行编译 CUDA 版本
• CMake

需要安装的 VS Code 插件：

• C/C++
• CMake

4.2 配置 VS Code

这里是我的配置项目，请根据自己的配置调整。使用 Visual Studio 2022 [Release] x64 - amd64，在 .vscode/settings.json 配置：

{
    "cmake.configureEnvironment": {
        "OpenCV_DIR": "D:/workspace/repo/opencv4.7/opencv-4.7.0/build/install"
    }
}

然后在 .vscode/c_cpp_properties.json 中配置：

{
    "configurations": [
        {
            "name": "Win32",
            "includePath": [
                "${default}",
                "${workspaceFolder}/**",
                "D:/workspace/repo/opencv4.7/opencv-4.7.0/build/install/include"
            ],
            "defines": [
                "_DEBUG",
                "UNICODE",
                "_UNICODE"
            ],
            "windowsSdkVersion": "10.0.19044.0",
            "cStandard": "c17",
            "cppStandard": "c++17",
            "intelliSenseMode": "windows-msvc-x64",
            "configurationProvider": "ms-vscode.cmake-tools",
            "compilerPath": "C:/Program Files/Microsoft Visual Studio/2022/Community/VC/Tools/MSVC/14.35.32215/bin/Hostx64/x64/cl.exe"
        }
    ],
    "version": 4
}

这一步需要根据你安装的 Windows SDK 和 MSVC 版本进行调整。

4.3 运行

首先，使用 F1 打开 VS Code 命令面板，输入 CMake: Configure，选择 x64-Release，等待 CMake 完成配置。

然后在下方点击运行即可，如果出现没有找到模型的错误，可以执行：

cd ../..

切换到项目根目录，然后再次运行。

5. License | 开源许可

MIT License.