【源码】基于TensorFlow的图像纹理识别系统

项目简介

本项目是基于TensorFlow的图像纹理识别与风格迁移系统，借助VGG16网络开展图像风格迁移工作，探索了格拉姆矩阵和地球移动距离（EMD）作为风格迁移的损失函数。系统通过训练将纹理风格从源图像迁移到噪声图像，生成具有特定纹理的新图像。

项目的主要特性和功能

1. 风格迁移：经训练可生成具有特定纹理风格的新图像。
2. 格拉姆矩阵损失函数：衡量特征间的关联性，作为风格迁移损失函数之一。
3. 地球移动距离（EMD）损失函数：用于对比其与格拉姆矩阵在风格迁移中的效果。
4. 总变差损失（TV Loss）：保持图像结构的平滑性，避免过度拟合。
5. 优化算法：运用Adam优化器更新噪声图像以降低损失，实现风格迁移。

安装使用步骤

环境准备

• 安装TensorFlow库：pip install tensorflow
• 下载VGG16预训练权重，并将其放置在./models/目录下。

运行代码

• 运行train.py脚本进行训练，并设置适当的参数。
• 示例命令：python train.py --style_image path_to_style_image --content_image path_to_content_image

结果查看

• 训练过程中，程序将保存每个时期的损失值和生成的图像。
• 生成的图像将保存在指定目录下，可在该目录下查看生成的图像。

注意事项

1. 代码使用了TensorFlow的兼容性模式tf.compat.v1，需确保环境支持该模式。
2. 需提供VGG16的预训练权重，代码默认从./models/vgg16_onnx.npy路径加载。
3. 训练过程可能需要一定的计算资源，请确保有足够的GPU内存。
4. 代码中的损失函数和权重因子可根据需要进行调整。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】