GitHub - OsciiArt/DeepAA: make ASCII Art by Deep Learning にディープラーニングでアスキーアートを描くというプロジェクトがある。ちょうど Pix2pix とか CycleGAN とかが世の中に出てきた頃のプロジェクトだ。ただし GAN を使っているわけではない。
この頃だと、TensorFlow 1.x の頃で、PyTorch も出てきた直後だった。ということで TensorFlow 1.3.0 で実装されている。今更その環境を作るのは少し面倒くさいので TensorFlow 2 対応をした。といっても元々 Keras が使われているので毛の先程度書き換えたら動く。
アップデートをサボったモジュールもあるが、主要そうなものはある程度アップデートした。GCP 環境が CUDA 11.0 なので、TensorFlow 2.4.1 のプレビルトバイナリを使っているが、結局 CPU モードで試したので何でもよかった。
tensorflow 2.4.1 numpy 1.22.3 Pillow 8.1.0 pandas 1.4.1 scikit-learn 0.24.1 h5py 2.10.0
そして output.py を以下のように変更するだけで動作した:
@@ -1,7 +1,6 @@ #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- - -from keras.models import model_from_json +from tensorflow.keras.models import model_from_json import numpy as np import pandas as pd from PIL import Image @@ -10,8 +9,10 @@ import os # parameters -model_path = "model/model.json" # or "model/model_light.json" -weight_path = "model/weight.hdf5" # or "model/weight_light.json" +#model_path = "model/model.json" # or "model/model_light.json" +model_path = "model/model_light.json" +#weight_path = "model/weight.hdf5" # or "model/weight_light.hdf5" +weight_path = "model/weight_light.hdf5" image_path = 'sample images/original images/21 original.png' # put the path of the image that you convert. new_width = 0 # adjust the width of the image. the original width is used if new_width = 0. input_shape = [64, 64, 1] @@ -43,7 +44,7 @@ char_list = pd.read_csv(char_list_path, encoding="cp932") print("len(char_list)", len(char_list)) # print(char_list.head()) char_list = char_list[char_list['frequency']>=10] -char_list = char_list['char'].as_matrix() +char_list = char_list['char'].values for k, v in enumerate(char_list): if v==" ":
変換したいデータは何でもいいのだが、OpenCV で細線化とかを施した画像を使えば良いはずで、実際にそれで試してみた。CPU モードでやったので少し時間がかかったが、数分ぼんやりと眺めていたら無事アスキーアート化してくれた。
