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基于卷积神经网络的风格迁移算法，模型使用VGG-19，实验环境：Tensorflow2.0,python3.6,支持GPU加速

1、前言     风格迁移的也是深度学习中的一个小的计算机视觉任务。目的是将A图像的风格迁移到B图像。     风格的定义在在深度学习中可以认为是一些底层的特征。比如纹理特征等。 2、代码     像我这样懒的孩子不喜欢训练一个模型的话，可以使用一下现成的模型，同时opencv提供了这些模型的接口，我们直接用来玩就好了，毕竟我们的目的非常单纯（泡妹子or泡汉子）。 import cv2 import time import os def style_transfer(pathIn='',model='',width=None): ''' pathIn: 原始图片的路径

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##升级日志 2014-01-22 修复了背景的引用 因为 做了主页文件 2014-03-15 修复了引用为静态连接，载入速度更快。 感谢Farbox的老大帮助解决域名问题。 对于farbox新版本的修改 ##简单说明 引用了Bootstrap V2の风格，个人喜好 重构了default V2中的模板文件保留了原始文件 添加了自己的逻辑，主页分页显示。 沿用了default V2的图片浏览风格未修改 感谢Farbox提供api以及开放的模板 禁止用于商业用途 ##有待修改 Archive 导航栏要分组YYYY-MM比较好【按照月份排序】 Categories 要改成默认的风格重新搞一下分栏 Tags不能用中文标签，否则无法导航（需要修改逻辑，参照post页面有空修改） ##使用说明 复制template文件夹到xxx.farbox.com文件夹下 请在base.html中修改大标题，默认为

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