12、图像风格迁移与目标分类技术解析

图像风格迁移与目标分类技术解析

1. 图像风格迁移中的NST与轮廓应用

1.1 最终循环训练

可以轻松实现最终的循环训练，以下是示例代码：

epochs = 20
steps_per_epoch = 100
step = 0
for n in range(epochs):
    for m in range(steps_per_epoch):
        step += 1
        train_step(image)
        print(".", end="")
    display.clear_output(wait=True)
    imshow(image.read_value())
    plt.title("Train step: {}".format(step))
    plt.show()

在运行过程中，每一轮训练后都能看到图像的变化。

1.2 NST与轮廓的结合应用

可以利用神经风格迁移（NST）与轮廓进行有趣的应用。轮廓是指以单一颜色的实心形状表示的物体图像。
操作步骤如下：
1. 在互联网上搜索类似马赛克或彩色玻璃的图像。
2. 目标是获得如图所示经过掩膜处理后应用NST的轮廓图像。

1.3 掩膜处理

掩膜处理是根据轮廓将图像的部分区域变为纯白色的过程。可以将轮廓覆盖在图像上（两者分辨率需相同），只保留轮廓为黑色的部分。不过，直接进行掩膜处理的结果可能不太令人满意，比如没有明显的边缘，马赛克形状被简单地从中切断。可以使用NST来改善最终图像，具体过程如下：
- 使用类似马赛克的图像作为风格图像。
- 使用轮廓图像作为内容图像。
- 最后使用轮廓图像对最终结果进行掩膜处理。

如果图像以numpy数组形式保存，轮廓保存在名为 mask 的数组中，图像保存在名为 result 的数组中，且假设 mask 数组仅包含0或255值（黑色和白色），则掩膜处理代码如下：

result[mask] = 255

2. 目标分类相关概念

2.1 目标分类任务概述

主要关注语义分割、定位、检测和实例分割等更高级的图像任务。这些算法需要多种高级技术，如多损失函数和多任务学习。

2.2 目标定位的概念

图像分类通常只能给出图像的一个类别，但在实际情况中，图像可能包含多个对象。目标定位则是要确定图像中对象的位置，并绘制矩形边界框。有时文献中，当图像仅包含一个对象实例时使用“定位”术语，包含多个实例时使用“检测”术语。

相关术语总结如下：
| 术语 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 分类 | 为图像赋予标签，即“理解”图像内容 |
| 分类与定位 | 为图像赋予标签并确定其中对象的边界，通常绘制矩形框 |
| 目标检测 | 当图像中有多个对象实例时，确定所有对象实例并绘制边界框 |
| 实例分割 | 为图像的每个像素标记特定类别，以确定对象实例的精确边界 |
| 语义分割 | 为图像的每个像素标记特定类别，但不区分同一对象的多个实例 |

2.3 重要数据集

• Microsoft COCO数据集 ：包含91种对象类型，328,000张图像中有250万个标记实例。2017年的训练图像约118,000张，需要18GB硬盘空间。有对象检测、关键点检测、材质分割、全景分割和图像字幕等五种注释类型。可以通过API下载图像，Python也有相应支持。
• Pascal VOC数据集 ：网站不太稳定，有镜像网站可获取文件，规模比COCO数据集小很多。

2.4 交并比（IoU）

在对图像进行分类并绘制边界框的任务中，需要一个指标来量化预测边界框与真实边界框的重叠程度，通常使用交并比（IoU）。公式为：
[
IoU = \frac{Area\ of\ overlap}{Area\ of\ union}
]
理想情况下，完全重叠时IoU = 1；无重叠时IoU = 0。

2.5 解决目标定位的简单方法 - 滑动窗口法

2.5.1 算法步骤

1. 从输入图像的左上角开始，切割一个小部分，假设图像尺寸为x, y，切割部分尺寸为wx, wy（wx < x且wy < y）。
2. 使用预训练网络对切割的图像部分进行分类。
3. 将窗口向右和向下移动一个步长s，再次使用网络对新部分进行分类。
4. 当滑动窗口覆盖整个图像后，选择分类概率最高的窗口位置作为对象的边界框。

2.5.2 算法示例代码

def localize_digit(bigimg, stride, wx, wy):
    slidx, slidy = wx, wy
    digit_found = -1
    max_prob = -1
    bbx = -1 # Bounding box x upper left
    bby = -1 # Bounding box y upper left
    max_prob_ = 0.0
    bbx_ = -1
    bby_ = -1
    most_prob_digit = -1
    maxloopx = (bigimg.shape[0] - wx) // stride
    maxloopy = (bigimg.shape[1] - wy) // stride
    print((maxloopx, maxloopy))
    for slicey in range(0, maxloopx * stride, stride):
        for slicex in range(0, maxloopy * stride, stride):
            slice_ = bigimg[slicex:slicex + wx, slicey:slicey + wx]
            img_ = Image.fromarray(slice_).resize((28, 28), Image.NEAREST)
            probs = loaded_model.predict(np.array(img_).reshape(1, 28, 28, 1))
            if (np.max(probs > 0.2)):
                most_prob_digit = np.argmax(probs)
                max_prob_ = np.max(probs)
                bbx_ = slicex
                bby_ = slicey
            if (max_prob_ > max_prob):
                max_prob = max_prob_
                bbx = bbx_
                bby = bby_
                digit_found = most_prob_digit
    print("Digit " + str(digit_found) + " found, with probability " + str(max_prob) + " at coordinates " + str(bbx) + " " + str(bby))
    return (max_prob, bbx, bby, digit_found)

2.5.3 滑动窗口法的问题与局限性

• 可能无法覆盖整个图像，取决于wx、wy和s的选择。
• 难以选择合适的wx、wy和s，因为对象的尺寸通常是未知的。
• 如果对象跨越两个窗口，边界框可能不准确。

当窗口大小和比例改变时，该方法的效果会变差。例如，对于40x40窗口和步长为10的情况，数字分类的置信度可能很低，甚至会出现分类错误。

以下是滑动窗口法的mermaid流程图：

graph TD;
    A[开始] --> B[切割图像部分];
    B --> C[使用预训练网络分类];
    C --> D[移动窗口];
    D --> E{窗口是否覆盖整个图像};
    E -- 否 --> B;
    E -- 是 --> F[选择最高概率窗口位置];
    F --> G[输出边界框];
    G --> H[结束];

3. 滑动窗口法的代码实现与效果分析

3.1 预训练模型的保存与加载

为了避免每次都重新训练卷积神经网络（CNN），可以将训练好的模型和权重保存到磁盘，后续需要时再加载使用。以下是保存和加载模型的代码示例：

# 保存模型
model_json = model.to_json()
with open("model_mnist.json", "w") as json_file:
    json_file.write(model_json)
model.save_weights("model_mnist.h5")

# 加载模型
model_path = '/content/drive/My Drive/pretrained-models/model_mnist.json'
weights_path = '/content/drive/My Drive/pretrained-models/model_mnist.h5'
json_file = open(model_path, 'r')
loaded_model_json = json_file.read()
json_file.close()
loaded_model = model_from_json(loaded_model_json)
loaded_model.load_weights(weights_path)

3.2 生成测试图像

为了测试滑动窗口法的效果，创建了一个包含单个数字的较大图像。具体步骤如下：
1. 从MNIST测试集中选取一个数字图像。
2. 使用 PIL 库将图像扩展，添加一个56像素的黑色边框。

from PIL import Image, ImageOps
src_img = Image.fromarray(x_test[5].reshape(28,28))
newimg = ImageOps.expand(src_img,border=56,fill='black')

3.3 运行滑动窗口法

使用之前定义的 localize_digit 函数对生成的图像进行目标定位。

localize_digit(np.array(newimg), 28, 28, 28)

运行上述代码后，输出结果为：

Digit 1 found, with probability 1.0 at coordinates 56 56
(1.0, 56, 56, 1)

这表明成功找到了数字1，且定位的概率为1.0，坐标为(56, 56)。

3.4 不同参数下的效果对比

当改变滑动窗口的大小和步长时，滑动窗口法的效果会受到显著影响。以下是不同参数设置下的效果对比表格：

窗口大小 (wx, wy)	步长 (s)	分类概率	分类结果
(28, 28)	28	1.0	正确
(40, 40)	10	0.21	正确但置信度低
其他不合适设置	-	低或错误	错误分类

从表格中可以看出，当窗口大小和步长设置不合适时，分类的置信度会降低，甚至可能出现分类错误。

4. 总结与展望

4.1 技术总结

本文介绍了图像风格迁移中的NST与轮廓应用，以及目标分类相关的概念和方法。在图像风格迁移方面，通过NST和掩膜处理可以将马赛克风格应用到轮廓图像上，得到更美观的结果。在目标分类方面，详细介绍了目标定位、检测、分割等概念，以及重要的数据集和评估指标IoU。同时，对解决目标定位问题的滑动窗口法进行了深入分析，包括算法步骤、代码实现和存在的问题。

4.2 滑动窗口法的局限性

滑动窗口法虽然简单直观，但存在诸多局限性，如无法保证覆盖整个图像、难以选择合适的窗口大小和步长、对象跨越窗口时边界框不准确等。这些问题导致该方法在实际应用中的效果不佳，尤其是当对象的尺寸和位置变化较大时。

4.3 未来发展方向

为了克服滑动窗口法的局限性，需要探索更先进的目标定位和检测算法。例如，基于深度学习的目标检测算法，如Faster R - CNN、YOLO等，能够自动学习对象的特征和位置，具有更高的准确性和效率。此外，随着数据集的不断丰富和计算能力的提升，语义分割和实例分割等更复杂的任务也将得到更好的解决。

以下是目标分类技术发展的mermaid流程图：

graph LR;
    A[传统方法（如滑动窗口法）] --> B[深度学习方法（Faster R - CNN、YOLO等）];
    B --> C[更复杂任务（语义分割、实例分割）];
    D[数据集丰富] --> B;
    E[计算能力提升] --> B;

通过不断研究和创新，图像目标分类技术将在计算机视觉领域发挥越来越重要的作用，为自动驾驶、安防监控、医学影像等多个领域带来更强大的支持。