背景
CycleGANはあるスタイルの画像から他のスタイルに変更できます。
区別
CycleGANは非ペアのデータセットが必要。
データセット
アニメ写真7000枚
アイドル写真7000枚
データセットの収集には、クローラプラスopencvターゲット検出アルゴリズムを使用して、画像を切り取ります。
code
opencvターゲット検出アルゴリズム
import cv2
import sys
import os.path
from glob import glob
def detect(filename, cascade_file="haarcascade_frontalface_alt.xml"):
if not os.path.isfile(cascade_file):
raise RuntimeError("%s: not found" % cascade_file)
cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_file)
image = cv2.imread(filename)
if image==None: # read failure and skip this image
return
if image.shape[2]==1: # drop gray images
return
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.equalizeHist(gray)
faces = cascade.detectMultiScale(gray,
# detector options
scaleFactor=1.1,
minNeighbors=3,
minSize=(96, 96))
for i, (x, y, w, h) in enumerate(faces):
face = image[y: y + h, x:x + w, :]
face = cv2.resize(face, (96, 96))
save_filename = '%s-%d.jpg' % (os.path.basename(filename).split('.')[0], i)
cv2.imwrite("face/" + save_filename, face)
if __name__ == '__main__':
if os.path.exists('face') is False:
os.makedirs('face')
file_list = glob('./test/ikoma/*.jp*')
for filename in file_list:
print filename
detect(filename)
結果
100epoch訓練しました。
input
output
まとめ
悪くないと思う。
