Python+OpenCV 十几行代码模仿世界名画

现在很多人都喜欢拍照（自拍）。有限的滤镜和装饰玩多了也会腻，所以就有 APP 提供了模仿名画风格的功能，比如 prisma、versa 等，可以把你的照片变成 梵高、毕加索、蒙克 等大师的风格。

这种功能叫做“图像风格迁移”，几乎都是基于 CVPR 2015 的论文《A Neural Algorithm of Artistic Style》和 ECCV 2016 的论文《Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution》中提出的算法，以及后续相关研究的基础上开发出来的。

通俗来讲，就是借助于神经网络，预先将名画中的风格训练成出模型，在将其应用在不同的照片上，生成新的风格化图像。

而因为神经网络在计算机视觉方面的应用越来越广，的视觉开发库 OpenCV 在 3.3 版本中正式引入 DNN（深度神经网络），支持 Caffe、TensorFlow、Torch/PyTorch 等主流框架的模型，可用以实现图像的识别、检测、分类、分割、着色等功能。
我近才发现在 OpenCV 的 Sample 代码中就有图像风格迁移的 Python 示例（原谅我的后知后觉），是基于 ECCV 2016 论文中的网络模型实现。所以，即使作为人工智能的菜鸟，也可以拿别人训练好的模型来玩一玩，体会下神经网络的奇妙。

（相关代码和模型的获取见文末）

OpenCV 官方代码地址： https://github.com/opencv/opencv/blob/3.4.0/samples/dnn/fast_neural_style.py

目录下通过执行命令运行代码：

python fast_neural_style.py --model starry_night.t7