前言

今天我們就利用Python腳本實(shí)現(xiàn)快速卡通化人物頭像。直接開整~

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思路分析

從大量照片/卡通數(shù)據(jù)中習(xí)得照片到卡通畫的映射。

開發(fā)工具

python版本： 3.6

相關(guān)模塊：

pytorch 1.4

tensorflow-gpu 1.14

face-alignment

dlib

1.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括真實(shí)照片和卡通畫像，為降低訓(xùn)練復(fù)雜度，該項(xiàng)目對(duì)兩類數(shù)據(jù)進(jìn)行了如下預(yù)處理：

• 檢測(cè)人臉及關(guān)鍵點(diǎn)。

• 根據(jù)關(guān)鍵點(diǎn)旋轉(zhuǎn)校正人臉。

• 將關(guān)鍵點(diǎn)邊界框按固定的比例擴(kuò)張并裁剪出人臉區(qū)域。

• 使用人像分割模型將背景置白。

項(xiàng)目開源了204張?zhí)幚砗蟮目ㄍó嫈?shù)據(jù)，您還需準(zhǔn)備約1000張人像照片（為匹配卡通數(shù)據(jù)，盡量使用亞洲年輕女性照片，人臉大小最好超過(guò)200x200像素），使用以下命令進(jìn)行預(yù)處理：

python data_process.py --data_path YourPhotoFolderPath --save_path YourSaveFolderPath

將處理后的數(shù)據(jù)按照以下層級(jí)存放，trainA、testA中存放照片頭像數(shù)據(jù)，trainB、testB中存放卡通頭像數(shù)據(jù)。

├── dataset
    └── photo2cartoon
        ├── trainA
            ├── xxx.jpg
            ├── yyy.png
            └── ...
        ├── trainB
            ├── zzz.jpg
            ├── www.png
            └── ...
        ├── testA
            ├── aaa.jpg
            ├── bbb.png
            └── ...
        └── testB
            ├── ccc.jpg
            ├── ddd.png
            └── ...

重新訓(xùn)練:

python train.py --dataset photo2cartoon

加載預(yù)訓(xùn)練參數(shù):

python train.py --dataset photo2cartoon --pretrained_weights models/photo2cartoon_weights.pt

測(cè)試

將一張測(cè)試照片（亞洲年輕女性）轉(zhuǎn)換為卡通風(fēng)格：

python test.py --photo_path ./images/photo_test.jpg --save_path ./images/cartoon_res

文章到這里就結(jié)束了，感謝你的觀看，Python實(shí)用腳本系列，下篇文章分享python玩轉(zhuǎn)emoji表情

為了感謝讀者們，我想把我最近收藏的一些編程干貨分享給大家，回饋每一個(gè)讀者，希望能幫到你們。

干貨主要有：

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③　項(xiàng)目源碼（四五十個(gè)有趣且經(jīng)典的練手項(xiàng)目及源碼）

④　Python基礎(chǔ)入門、爬蟲、web開發(fā)、大數(shù)據(jù)分析方面的視頻（適合小白學(xué)習(xí)）

⑤　Python學(xué)習(xí)路線圖（告別不入流的學(xué)習(xí)）

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