C# OpenCvSharp DNN 深度神经网络下的风格迁移模型

目录

介绍

效果

项目

代码

下载


C# OpenCvSharp DNN 深度神经网络下的风格迁移模型

介绍

深度神经网络下的风格迁移模型,适用于OpenCv、EmguCv。

斯坦福大学李飞飞团队的风格迁移模型是一种基于深度学习的图像处理技术,可以将一张图像的风格转移到另一张图像上。该模型最初由Gatys等人提出,后来被李飞飞团队进一步优化和改进。该模型在图像处理领域具有广泛的应用,例如艺术风格转换、视频风格迁移等。

github地址:https://github.com/jcjohnson/fast-neural-style

效果

eccv16/composition_vii.t7

eccv16/la_muse.t7

eccv16/starry_night.t7

eccv16/the_wave.t7

instance_norm/candy.t7

instance_norm/feathers.t7

instance_norm/la_muse.t7

instance_norm/mosaic.t7

instance_norm/the_scream.t7

instance_norm/udnie.t7

项目

代码

保存图像

if (pictureBox2.Image == null)

{

return;

}

Bitmap output = new Bitmap(pictureBox2.Image);

var sdf = new SaveFileDialog();

sdf.Title = "保存";

sdf.Filter = "Images (*.bmp)|*.bmp|Images (*.emf)|*.emf|Images (*.exif)|*.exif|Images (*.gif)|*.gif|Images (*.ico)|*.ico|Images (*.jpg)|*.jpg|Images (*.png)|*.png|Images (*.tiff)|*.tiff|Images (*.wmf)|*.wmf";

if (sdf.ShowDialog() == DialogResult.OK)

{

switch (sdf.FilterIndex)

{

case 1:

{

output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Bmp);

break;

}

case 2:

{

output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Emf);

break;

}

case 3:

{

output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Exif);

break;

}

case 4:

{

output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Gif);

break;

}

case 5:

{

output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Icon);

break;

}

case 6:

{

output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Jpeg);

break;

}

case 7:

{

output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Png);

break;

}

case 8:

{

output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Tiff);

break;

}

case 9:

{

output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Wmf);

break;

}

}

MessageBox.Show("保存成功,位置:" + sdf.FileName);

}

复制代码
if (pictureBox2.Image == null)
{
    return;
}
Bitmap output = new Bitmap(pictureBox2.Image);
var sdf = new SaveFileDialog();
sdf.Title = "保存";
sdf.Filter = "Images (*.bmp)|*.bmp|Images (*.emf)|*.emf|Images (*.exif)|*.exif|Images (*.gif)|*.gif|Images (*.ico)|*.ico|Images (*.jpg)|*.jpg|Images (*.png)|*.png|Images (*.tiff)|*.tiff|Images (*.wmf)|*.wmf";
if (sdf.ShowDialog() == DialogResult.OK)
{
    switch (sdf.FilterIndex)
    {
        case 1:
            {
                output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Bmp);
                break;
            }
        case 2:
            {
                output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Emf);
                break;
            }
        case 3:
            {
                output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Exif);
                break;
            }
        case 4:
            {
                output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Gif);
                break;
            }
        case 5:
            {
                output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Icon);
                break;
            }
        case 6:
            {
                output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Jpeg);
                break;
            }
        case 7:
            {
                output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Png);
                break;
            }
        case 8:
            {
                output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Tiff);
                break;
            }
        case 9:
            {
                output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Wmf);
                break;
            }
    }
    MessageBox.Show("保存成功,位置:" + sdf.FileName);
}

下载

源码下载

可运行程序exe包下载

相关推荐
FIN666819 小时前
昂瑞微冲刺科创板:硬科技与资本市场的双向奔赴
前端·人工智能·科技·前端框架·智能
m0_6770343519 小时前
机器学习-推荐系统(下)
人工智能·机器学习
XIAO·宝19 小时前
深度学习------专题《神经网络完成手写数字识别》
人工智能·深度学习·神经网络
流年染指悲伤、19 小时前
2024年最新技术趋势分析:AI、前端与后端开发新动向
人工智能·前端开发·后端开发·2024·技术趋势
乐迪信息19 小时前
乐迪信息:基于AI算法的煤矿作业人员安全规范智能监测与预警系统
大数据·人工智能·算法·安全·视觉检测·推荐算法
Bugman.20 小时前
分类任务-三个重要网络模型
深度学习·机器学习·分类
oe101920 小时前
好文与笔记分享 Paris, A Decentralized Trained Open-Weight Diffusion Model
人工智能·笔记·去中心化·多模态
HelloWorld__来都来了20 小时前
Agent S / Agent S2 的架构、亮点与局限
人工智能·架构
IT古董20 小时前
【第五章:计算机视觉-计算机视觉在工业制造领域中的应用】1.工业缺陷分割-(1)工业品缺陷风格基础知识:割任务定义、数据集介绍
计算机视觉·3d·自动驾驶
JAVA学习通20 小时前
发布自己的 jar 包到 Maven 中央仓库 ( mvnrepository.com )
人工智能·docker·自然语言处理·容器·rocketmq