基于卷积神经网络的图像风格迁移系统的Flask设计与实现

简介：
本项目采用卷积神经网络技术，结合Python Flask框架，设计并实现了具备高效图像风格转换功能的系统。用户上传图片后可即时获得艺术风格变换后的作品。 Leon Gatys 等人研发的深度神经网络使用神经表达来分离任意图片的内容与风格，为生成艺术图像提供了一个基于算法的方法。本段落借鉴了Style Transfer算法，并利用风格成本函数训练卷积神经网络（CNN），通过提取内容图和风格图的不同特征实现图像风格迁移。具体而言，研究的主要任务是依据Gatys等人提出的基于CNN的图像风格转换方法进行实践操作，并在此基础上使用flask构建一个支持快速在线图片处理的应用程序。 应用所用环境配置包括：python3.7.6, certifi 2020.4.5.1, click 7.1.2, gunicorn 20.0.4, itsdangerous 1.1.0, Jinja2 2.11.3, MarkupSafe 1.1.1 和 Werkzeug 1.0.1，wincertstore 0.2，numpy 1.18.4 及 Flask 1.1.2。此外还包括 opencv-python 版本为4.2.0.34和imutils版本为0.5.3。 该应用除了实现图像风格迁移外，还提供了美图欣赏等辅助功能，在Web平台上实现了快速而便捷的图片处理服务。