来一篇快速实战篇：在.NET中实现快速风格迁移

什么是风格迁移？

风格迁移（Style Transfer）是一种计算机视觉技术，它将一种图像的风格应用到另一种图像上。具体来说，风格迁移可以将艺术作品的风格（如梵高的《星空》）应用到普通照片上，使得照片看起来像是用这种艺术风格创作的。

风格迁移通常使用深度神经网络（DNN）来实现。常见的方法包括使用卷积神经网络（CNN）来提取图像的内容特征和风格特征，然后通过优化过程将这些特征结合起来，生成具有目标风格的图像。

在代码中，风格迁移通常涉及以下几个步骤：

1. 加载预训练的风格迁移模型。
2. 将输入图像转换为适合模型处理的格式。
3. 使用模型对输入图像进行处理，生成具有目标风格的输出图像。

什么是快速风格迁移？

快速风格迁移（Fast Style Transfer）是一种改进的风格迁移技术，旨在提高风格迁移的速度和效率。与传统的风格迁移方法相比，快速风格迁移使用预训练的神经网络模型，可以在实时或接近实时的情况下将艺术风格应用到图像上。

快速风格迁移的关键特点包括：

1. 预训练模型：使用预训练的神经网络模型来加速风格迁移过程。
2. 实时处理：能够在实时或接近实时的情况下处理图像，使其适用于视频流和交互式应用。
3. 高效计算：通过优化网络结构和计算方法，减少计算资源的消耗。

如何在.NET中使用 OpenCV？

在 .NET 中使用 OpenCV，通常可以通过 Emgu CV 或 OpenCvSharp 库来实现。这些库是 OpenCV 的 .NET 封装，提供了与 OpenCV 类似的功能。

在本项目中我们使用 EmguCV，需要安装以下两个NuGet包：

Install-Package Emgu.CV
Install-Package Emgu.CV.runtime.windows

准备预训练的风格迁移模型

https://github.com/Steakeye/pyimagesearch-neural-style-transfer/tree/master/models

这个仓库中有一些预训练快速风格迁移模型，这些模型是torch的，并且已经学习了一些风格，如梵高的星空。根据你的需要下载模型，这里以 composition_vii.t7 为例。

在.NET中利用OpenCV（EmguCV）实现快速风格迁移

internal class FastStyleTransfer : IDisposable
{
    // 用于存储预训练的神经网络模型
    private Net _net;
 
    public FastStyleTransfer()
    {
        // 加载预训练的神经网络模型
        _net = DnnInvoke.ReadNet("/eccv16/composition_vii.t7");
    }
 
    /// 

    /// 对输入图像应用风格迁移
    /// 
    /// 输入的图像
    /// 应用风格后的图像
    public Mat Process(Mat image)
    {
        // 将输入图像转换为适合神经网络处理的Blob格式
        using Mat inputBlob = DnnInvoke.BlobFromImage(
              image,
              scaleFactor: 1,
              new System.Drawing.Size(image.Cols, image.Rows),
              new Emgu.CV.Structure.MCvScalar(103.939, 116.779, 123.680)); // 转换图像为批处理格式
 
        // 设置神经网络的输入
        _net.SetInput(inputBlob);
        // 前向传播，生成风格化的图像
        using Mat styledMat = _net.Forward();
 
        // 从Blob格式的输出中提取图像
        using VectorOfMat outImg = new();
        DnnInvoke.ImagesFromBlob(styledMat, outImg);
 
        // 创建一个新的Mat对象来存储风格化后的图像
        Mat styledImgOut = new();
 
        // 将输出图像转换为8位深度类型
        outImg[0].ConvertTo(styledImgOut, Emgu.CV.CvEnum.DepthType.Cv8U);
 
        // 对图像进行颜色校正
        styledImgOut += new MCvScalar(103.939, 116.779, 123.680);
 
        // 返回风格化后的图像
        return styledImgOut;
    }
 
    /// 

    /// 从图像路径加载图像并应用风格迁移
    /// 
    /// 图像的文件路径
    /// 应用风格后的图像
    public Mat Process(string imagePath)
    {
        // 从文件路径加载图像
        using var img = CvInvoke.Imread(imagePath);
        // 调用Process方法对图像进行风格迁移
        return Process(img);
    }
 
    #region Dispose Pattern
 
    /// 

    /// 释放资源
    /// 
    public void Dispose()
    {
        Dispose(disposing: true);
        GC.SuppressFinalize(this);
    }
 
    /// 

    /// 释放托管和非托管资源
    /// 
    /// 是否释放托管资源
    protected virtual void Dispose(bool disposing)
    {
        if (disposing)
        {
            // 释放神经网络模型
            _net.Dispose();
        }
    }
 
    #endregion
}