前言：

GAN的原理很简单，但是它有很多变体，如：DCGAN、CycleGAN、DeblurGAN等，它们也被用在不同地方，本文将用到DCGAN来生成头像图片，可以做到以假乱真的地步。

1.首先调用程序对图片进行标准化

代码如下：

from skimage import io,transform,color

import numpy as np



def convert_gray(f,**args):

    """

    将彩色图片转换为灰度图片和调整大小，改变图像分辨率

    :return:

    """

    rgb = io.imread(f)

    # gray = color.rgb2gray(rgb)  #

    dst = transform.resize(rgb, (96, 96))  # 由于在后期测试的时候用的图片尺寸是96x96

    return dst



datapath='your train path'

str=datapath+'/*.jpg'   #识别.jpg的图像

coll = io.ImageCollection(str,load_func=convert_gray)#批处理

for i in range(len(coll)):

    io.imsave(r'your save paths'+np.str(i)+'.jpg',coll[i])

2.调用程序

训练图像代码只能引用DCGAN的github代码：carpedm20/DCGAN-tensorflow

调用命令：

python main.py --input_height 96 --input_width 96 --output_height 48 --output_width 48 --dataset faces --crop --train --epoch 300 --input_fname_pattern "*.jpg"

3. 切割图片

由于生成的图片是由64张小尺寸图片拼接成一整张的，故需要进行对图片切割。

切割代码如下：

# encoding:utf-8

from PIL import Image

import sys

import math

import os



def fill_image(image):

    """

    将图片填充为正方形

    :param image:

    :return:

    """

    width, height = image.size

    #选取长和宽中较大值作为新图片的

    new_image_length = width if width > height else height

    #生成新图片[白底]

    new_image = Image.new(image.mode, (new_image_length, new_image_length), color='white')

    #将之前的图粘贴在新图上，居中

    if width > height:#原图宽大于高，则填充图片的竖直维度

        #(x,y)二元组表示粘贴上图相对下图的起始位置

        new_image.paste(image, (0, int((new_image_length - height) / 2)))

    else:

        new_image.paste(image,(int((new_image_length - width) / 2),0))



    return new_image





def cut_image(image,cut_num):

    """

    切图

    :param image:

    :return:

    """

    flag_value = int(math.sqrt(cut_num))

    width, height = image.size

    item_width = int(width / flag_value)

    box_list = []

    for i in range(0,flag_value):

        for j in range(0,flag_value):

            box = (j*item_width,i*item_width,(j+1)*item_width,(i+1)*item_width)

            box_list.append(box)

    image_list = [image.crop(box) for box in box_list]



    return image_list





def save_images(image_list):

    """

    保存

    :param image_list:

    :return:

    """

    index = 1

    dirs = './img_add/'

    if not os.path.exists(dirs):

        os.makedirs(dirs)

    for image in image_list:

        image.save(dirs+str(index) + '.png', 'PNG')

        index += 1



def main(file_path,batch_size):



    image = Image.open(file_path)

    image = fill_image(image)

    image_list = cut_image(image,batch_size)

    save_images(image_list)



if __name__ == '__main__':

    batch_size = 64

    file_path = "train.png"  # 图片路径

    main(file_path,batch_size)

参考链接：https://blog.csdn.net/qq_34739497/article/details/79902356

巴特西

DCGAN生成目标训练图片

前言：

1.首先调用程序对图片进行标准化

2.调用程序

3. 切割图片

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