Python-STGAN用于图像合成的空间变换生成对抗网络CVPR2018

ST-GAN: 用于图像合成的空间变换生成对抗网络 (CVPR 2018)

import numpy as np
import tensorflow as tf
import ostime
import warp

# load data
def load（opttest=False）:
	path = “dataset“
	if test:
		images = np.load（“{0}/image_test.npy“.format（path））
		hasGlasses = np.load（“{0}/attribute_test.npy“.format（path））[:15]
	else:
		images = np.load（“{0}/image_train.npy“.format（path））
		hasGlasses = np.load（“{0}/attribute_train.npy“.format（path））[:15]
	images_0 = images[~hasGlasses]
	images_1 = images[hasGlasses]
	glasses = np.load（“{0}/glasses.npy“.format（path））
	D = {
		“image0“: images_0
		“image1“: images_1
		“glasses“: glasses
	}
	return D

# make training batch
def makeBatch（optdataPH）:
	N0 = len（data[“image0“]）
	N1 = len（data[“image1“]）
	NG = len（data[“glasses“]）
	randIdx0 = np.random.randint（N0size=[opt.batchSize]）
	randIdx1 = np.random.randint（N1size=[opt.batchSize]）
	randIdxG = np.random.randint（NGsize=[opt.batchSize]）
	# put data in placeholders
	[imageBGfakeDataimageRealDataimageFGfake] = PH
	batch = {
		imageBGfakeData: data[“image0“][randIdx0]/255.0
		imageRealData: data[“image1“][randIdx1]/255.0
		imageFGfake: data[“glasses“][randIdxG]/255.0
	}
	return batch

# make test batch
def makeBatchEval（opttestImageglassesPH）:
	idxG = np.arange（opt.batchSize）
	# put data in placeholders
	[imageBGimageFG] = PH
	batch = {
		imageBG: np.tile（testImage[opt.batchSize111]）
		imageFG: glasses[idxG]/255.0
	}
	return batch

# generate perturbed image
def perturbBG（optimageData）:
	rot = opt.pertBG*tf.random_normal（[opt.batchSize]）
	tx = opt.pertBG*tf.random_normal（[opt.batchSize]）
	ty = opt.pertBG*tf.random_normal（[opt.batchSize]）
	O = tf.zeros（[opt.batchSize]）
	pPertBG = tf.stack（[txrotOOty-rotOO]axis=1） if opt.warpType==“homography“ else \
			  tf.stack（[Orottx-rotOty]axis=1） if opt.warpType==“affine“ else None
	pPertBGmtrx = warp.vec2mtrx（optpPertBG）
	image = warp.transformCropImage（optimageDatapPertBGmtrx）
	return image

history = [None0True]
# update history and group fake samples
def updateHistory（optnewFake）:
	if history[0] is None:
		history[0] = np.ones（[opt.histQsizeopt.Hopt.W3]dtype=np.float32）
		history[0][:opt.batchSize] = newFake
		history[1] = opt.batchSize
		return newFake
	else:
		randIdx = np.random.permutation（opt.batchSize）
		storeIdx = randIdx[:opt.histSize]
		useIdx = randIdx[opt.histSize:]
		# group fake samples
		higrowing = history[1]history[2]
		extractIdx = np.random.permutation（hi if growing else opt.histQsize）[:opt.histSize]
		groupFake = np.concatenate（[history[0][extractIdx]newFake[useIdx]]axis=0）
		hinew = hi+opt.batchSize-opt.histSize
		history[0][hi:hinew] = newFake[storeIdx]
		history[1] = hinew
		if hinew==opt.histQsize:
			history[1] = 0
			history[2] = False
		return groupFake

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2019-04-10 19:31  spatial-transformer-GAN-master\
     文件         170  2019-04-10 19:31  spatial-transformer-GAN-master\.editorconfig
     文件        1157  2019-04-10 19:31  spatial-transformer-GAN-master\.gitignore
     文件        1071  2019-04-10 19:31  spatial-transformer-GAN-master\LICENSE
     文件        3945  2019-04-10 19:31  spatial-transformer-GAN-master\README.md
     文件     1265720  2019-04-10 19:31  spatial-transformer-GAN-master\cover.png
     目录           0  2019-04-10 19:31  spatial-transformer-GAN-master\glasses\
     文件        2746  2019-04-10 19:31  spatial-transformer-GAN-master\glasses\data.py
     目录           0  2019-04-10 19:31  spatial-transformer-GAN-master\glasses\dataset\
     文件       32011  2019-04-10 19:31  spatial-transformer-GAN-master\glasses\dataset\example_test.png
     文件      829536  2019-04-10 19:31  spatial-transformer-GAN-master\glasses\dataset\glasses.npy
     文件        2352  2019-04-10 19:31  spatial-transformer-GAN-master\glasses\eval_STGAN.py
     文件        4177  2019-04-10 19:31  spatial-transformer-GAN-master\glasses\graph.py
     文件        5263  2019-04-10 19:31  spatial-transformer-GAN-master\glasses\options.py
     文件        1195  2019-04-10 19:31  spatial-transformer-GAN-master\glasses\preprocess_celebA.py
     文件         100  2019-04-10 19:31  spatial-transformer-GAN-master\glasses\test.sh
     文件         144  2019-04-10 19:31  spatial-transformer-GAN-master\glasses\train.sh
     文件        5615  2019-04-10 19:31  spatial-transformer-GAN-master\glasses\train_Donly.py
     文件        7863  2019-04-10 19:31  spatial-transformer-GAN-master\glasses\train_STGAN.py
     文件        1788  2019-04-10 19:31  spatial-transformer-GAN-master\glasses\util.py
     文件        6108  2019-04-10 19:31  spatial-transformer-GAN-master\glasses\warp.py
     目录           0  2019-04-10 19:31  spatial-transformer-GAN-master\indoor\
     文件        6009  2019-04-10 19:31  spatial-transformer-GAN-master\indoor\data.py
     文件        2352  2019-04-10 19:31  spatial-transformer-GAN-master\indoor\eval_STGAN.py
     文件        4179  2019-04-10 19:31  spatial-transformer-GAN-master\indoor\graph.py
     文件        4580  2019-04-10 19:31  spatial-transformer-GAN-master\indoor\options.py
     文件        4685  2019-04-10 19:31  spatial-transformer-GAN-master\indoor\pretrain_homo.py
     目录           0  2019-04-10 19:31  spatial-transformer-GAN-master\indoor\render\
     文件           0  2019-04-10 19:31  spatial-transformer-GAN-master\indoor\render\README.md
     文件          63  2019-04-10 19:31  spatial-transformer-GAN-master\indoor\test.sh
     文件         167  2019-04-10 19:31  spatial-transformer-GAN-master\indoor\train.sh
............此处省略3个文件信息