引言
图像风格迁移是一种将一幅图像的风格应用到另一幅图像上的技术，使得生成的图像既保留原始图像的内容，又具有目标图像的风格。本文将介绍如何使用Python和TensorFlow实现图像风格迁移，并提供详细的代码示例。
所需工具
- Python 3.x
- TensorFlow
- Matplotlib（用于图像展示）
步骤一：安装所需库
首先，我们需要安装所需的Python库。可以使用以下命令安装：
pip install tensorflow matplotlib
步骤二：加载图像
我们将加载一张内容图像和一张风格图像。以下是一个示例代码：
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import PIL.Image
def load_img(path_to_img):
max_dim = 512
img = tf.io.read_file(path_to_img)
img = tf.image.decode_image(img, channels=3)
img = tf.image.convert_image_dtype(img, tf.float32)
shape = tf.cast(tf.shape(img)[:-1], tf.float32)
long_dim = max(shape)
scale = max_dim / long_dim
new_shape = tf.cast(shape * scale, tf.int32)
img = tf.image.resize(img, new_shape)
img = img[tf.newaxis, :]
return img
def imshow(image, tit