文件名称：用卷积滤波器matlab代码-cv2018:艺术风格转移
文件大小：1.52MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-10 06:33:56
系统开源
用卷积滤波器matlab代码cv2018 艺术风格转移 刘琳，萨加尔·拉尔，里查·戈德 哥伦比亚大学，COMSW4731，计算机视觉 2018年秋季 该代码库旨在研究和测试纹理合成的功能，纹理合成是一种将艺术风格转换为不变内容图像的方法。 我们选择采用这种方法，因为它没有使用卷积神经网络。 相反，该算法是迭代的，并逐步构建样式和内容图像的组合。 为了改进算法，我们研究了分割和色彩转移，这是Elad和Milanafar等人建立的算法的两个主要方面。 al。 对于细分，我们研究了Canny滤镜和高斯Laplacian滤镜之间的差异，以便保留内容图像中未接收样式转换的部分。 对于颜色转移，我们尝试在样式和内容之间进行直方图匹配，并通过操纵$ l \ alpha \ beta $空间中的图像。 尽管仍在进行中，但可以通过运行master.py处理纹理合成的第一个迭代（即没有真正的分割蒙版）。 master.ipynb文件中包含创建和保存不同细分蒙版的代码。 我们要感谢Elad和Milanafar等的工作。 等，以及Matlab中的以下代码库，这些代码库为我们的工作提供了一系列指导：
【文件预览】：
cv2018-master
----test.jpg(44KB)
----master.py(17KB)
----master.ipynb(350KB)
----color_mapping.m(85B)
----plot_active_contours.ipynb(360KB)
----__pycache__()
--------irls.cpython-36.pyc(1KB)
--------nearest_neighbor.cpython-36.pyc(2KB)
--------master.cpython-35.pyc(9KB)
--------irls.cpython-35.pyc(1KB)
--------nearest_neighbor.cpython-35.pyc(2KB)
----nearest_neighbor.py(3KB)
----cu_segment.jpg(26KB)
----output()
--------test.png(1KB)
----van_gogh.jpg(458KB)
----.DS_Store(6KB)
----pikachu.jpg(197KB)
----transfer_color.py(364B)
----irls.py(2KB)
----cu.jpg(33KB)
----.ipynb_checkpoints()
--------master-checkpoint.ipynb(350KB)
--------plot_active_contours-checkpoint.ipynb(4KB)
----README.md(1KB)