ディープラーニングで自撮り画像をアニメ画像に画風変換する方法 - Qiita
ディープラーニングで自撮り画像をアニメ画像に画風変換してみました。試した理由などは、以下ブログ記事参照下さい。この記事では、具体的な実現方法を解説していきます。 ディープラーニングでアニメドラえもんの「うそつきかがみ」を再現してみた 以下のGitHubのリポジトリにあるソフトと学習済みモデルを使うと、自撮り画像をアニメ画像に画風変換することができます。 taki0112/UGATIT 学習から推論までできる素晴らしいソフトなのですが、単純に画風変換やりたい場合、ちょっと使い方が煩雑だったり、動画に対応させたかったりしたので、以下の3点を自分用に改造しました。 セットアップを簡単にした 自動的に顔周辺の画像を抜き出し 動画に対応 改造したリポジトリは以下となります。 karaage0703/UGATIT 以下使い方を説明していきます。環境は、Mac/LinuxとJetson Nanoを想定し
ディープラーニングでモーガン・フリーマンとココナッツチョコレートを識別してみる
はじめに モーガン・フリーマンとココナッツチョコレートが似過ぎているため、ディープラーニングを使って見分けてみることにしました。 データセット データセットは手動でGoogleから集めました。 モーガン・フリーマン(以下モーガン)の画像が約300枚、 ココナッツチョコレートの画像が約140枚です。 もはや狂気の沙汰ですね。 前処理 その1 モーガンの画像はそのまま学習させてもいいのですが、写真によって背景が違ったりして学習に支障が出そうだったのでOpenCVを使って顔のみのデータセットを作り出しました。 (ちなみにココナッツチョコレートは手動でトリミングしました。) import cv2 import numpy as np import os data_dir_path = 'YOUR_DIR_PATH' save_path = 'YOUR_DIR_PATH' cascade_path
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