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# 图像处理软件
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## 简介
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这是一个基于深度学习的Python图像处理软件。用户可以使用该软件将输入的图像进行指定的图像处理功能，例如图像修复、风格迁移、腐蚀、轮廓检测等。实现过程中使用了 PyTorch 提供的深度学习功能和OpenCV库。
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## 项目结构
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```
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.
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├── README.md
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├── data
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│ ├── img
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│ │ ├── save.png
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│ │ ├── style1.jpg
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│ │ ├── style10.jpg
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│ │ ├── style11.jpg
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│ │ ├── style2.png
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│ │ ├── style3.jpg
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│ │ ├── style4.png
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│ │ ├── style5.jpg
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│ │ ├── style6.jpg
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│ │ ├── style7.png
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│ │ ├── style8.jpg
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│ │ └── style9.jpg
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├── src
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│ ├── buildModel.py
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│ ├── loadImg.py
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│ ├── loss.py
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│ ├── runCode.py
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│ ├── start.py
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│ └── uiImageProcessor.py
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└── venv
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```
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## 项目结构
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- [图像处理软件](#图像处理软件)
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- [简介](#简介)
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- [项目结构](#项目结构)
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- [组件](#组件)
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- [1. `src` 目录](#1-src-目录)
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- [2. `uiImageProcessor.py`](#2-uiImageProcessor.py)
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- [3. `data` 目录](#3-data-目录)
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- [安装与使用](#安装与使用)
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- [环境准备](#环境准备)
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- [启动软件](#启动软件)
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- [虚拟环境](#虚拟环境)
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- [功能说明](#功能说明)
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- [项目成员](#项目成员)
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## 组件
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### 1. `src` 目录
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- **build_model.py**: 定义了基于 VGG19 的神经网络架构 (`get_style_model_and_loss`)，用于风格迁移。
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- **load_img.py**: 负责加载和预处理图像，为图像处理准备输入数据 (`load_img` 函数)。
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- **loss.py**: 我们自定义了一些损失函数 (`Content_Loss`, `Gram`, `Style_Loss`)，用于风格迁移过程中的损失计算。
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- **run_code.py**: 实现了风格迁移的核心逻辑 (`run_style_transfer` 函数)。
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- **start.py**: 功能为使用已实现的风格迁移算法将输入的内容图像转换成指定风格的图像，并保存结果。
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### 2. `uiImageProcessor.py`
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- 这里实现了图像处理软件的用户界面，提供了多种图像处理功能和交互方式，包括图像加载和保存、基本图像处理操作和风格迁移功能。
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### 3. `data` 目录
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- 包含了用于风格迁移的示例图像。
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## 安装与使用
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### 环境准备
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- Python 3.12
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- PyTorch, torchvision
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- PyQt5, OpenCV
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### 启动软件
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1. 安装所需依赖项。
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2. 运行以下命令来启动图像处理软件界面。
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```bash
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python src/uiImageProcessor.py
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```
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### 虚拟环境
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1. 在项目根目录下，我们也有创建好的虚拟环境，可以直接用
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2. 进入虚拟环境
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**Mac:**
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```bash
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source venv/bin/activate
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```
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**Windows:**
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```bash
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python -m venv venv
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```
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```bash
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.\venv\Scripts\activate.bat
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```
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```bash
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pip install -r requirements.txt
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```
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2. 启动图像处理软件界面。
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```bash
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python src/uiImageProcessor.py
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```
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### 功能说明
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- **图像加载和显示**: 支持打开常见图像格式 (`PNG`, `JPEG`, `BMP`)，显示原始图像和处理后的图像。
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- **基本图像处理**: 提供多种图像处理功能，如颜色空间转换 (`RGB` 到 `BGR`)、膨胀、腐蚀、图像修复等。
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- **图像风格迁移**: 集成了基于深度学习的图像风格迁移功能，用户可以选择加载不同的风格参考图像进行风格转换。
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## 项目成员
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- 黄建镪 (学号: 12225101401)
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- 郝天健 (学号: 10215101442)
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- 卢羡倪 (学号: 12215101402)
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