亮度和直方图匹配工具

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neural-tools的Python项目详细描述


神经工具

与艺术风格转换项目一起使用的工具，基于神经风格转换中控制感知因素的研究论文，Leon A.Gatys，Alexander S.Ecker，Matthias Bethge，Aaron Hertzmann，还有伊莱·谢赫特曼。

有关如何执行比例控制和颜色控制的深入信息，包括示例中使用的神经样式参数，可以在wiki上找到颜色控制功能已被分解分为两种不同的特征，即仅亮度的样式转换和颜色匹配。缩放控制功能主要用于分离样式图像内容/形状和样式图像纹理。

线性颜色传输

match\u color函数的代码来自非常有天赋的leon gatys的代码这里。该脚本的开发有助于在神经样式中启用比例控制，但它可以用于任何需要线性颜色传输的其他情况。支持的图像格式包括：jpg，jpeg，png，tiff等。

使用神经样式制作的缩放控制示例，可在此处查看/a>

依赖关系：

sudo apt get install python skipage

sudo pip安装numpy

sudo pip安装scipy

用法：

基本用法：

python linear-color-transfer.py --target_image target.png --source_image source.png

高级用法：

python linear-color-transfer.py --target_image target.png --source_image source.png --output_image output.png --mode pca --eps 1e-5

参数：

示例：

源图像：

src=

目标图像：

src=

输出图像：

src=

有关如何将此脚本用于比例控制，请参见此处

src=

线性颜色传输也用于颜色匹配样式传输：

src=

有关颜色匹配样式转换的详细信息，请参见wiki上的此处R.

亮度传输

该脚本的开发有助于在神经风格（也称为"亮度传输"）中启用颜色控制。此脚本使用leon gatys的代码此处。支持的图像格式包括：jpg，jpeg，png，tiff等。

使用神经样式制作的亮度传输/颜色控制示例可以在这里找到

工作原理：

目前，所有可用的模型都是在带有rgb/bgr颜色空间的图像上训练的。图像的亮度可以用灰度彩色空间图像的形式来表示，可以转换成rgb格式作为神经样式。在通过神经样式运行灰度图像之后，使用luv颜色空间对输出重新应用颜色。

基本上由于预先训练的模型的限制，灰度图像被用来传输亮度，而支持亮度的颜色空间被用来将颜色传输回完成的输出。

依赖关系：

sudo apt get install python skipage

sudo pip安装numpy

sudo pip安装scipy

用法：

基本用法：

python lum-transfer.py --content_image content.png --style_image style.png

高级用法：

python lum-transfer.py --cp_mode lum --content_image content.png --style_image style.png --org_content content.png --output_style_image output_style.png --output_content_image output_content.png

参数：

所需的输入图像和输出图像取决于您选择的--cp_mode选项：

模式：lum

模式：匹配

模式：匹配样式

模式：lum2

示例：

调整样式图像以匹配内容图像：

src=

lt=" src="https://warehouse camo.cmh1.psfhosted.org/3be64488d1db05162779d574c14d2c6c747db1ad/68747470733a2f692e696d677572e636f6d2f64526633795a486c2e706e67" />

神经风格之后：

src=

最终输出图像：

src=

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