要进行精准的图像风格转换和生成，可以采用以下方法：
使用预训练的风格迁移模型：OpenCV提供了一些预训练的风格迁移模型，如 neural-style，fast-neural-style 等。这些模型可以帮助将一个输入图像的风格转换为另一个图像的风格，实现精准的图像风格转换。
自定义风格迁移模型：如果预训练的模型无法满足需求，可以使用OpenCV提供的函数和工具自定义一个风格迁移模型。可以调整模型的结构、损失函数、优化算法等参数，以实现更精准的图像风格转换。
使用GAN模型进行图像生成：OpenCV也提供了一些基于GAN（生成对抗网络）的图像生成模型，如 DCGAN，CycleGAN 等。这些模型可以用于生成具有特定风格的图像，实现精准的图像生成。
调整参数和优化算法：在使用OpenCV提供的模型或自定义模型时，可以通过调整模型的参数和优化算法，如学习率、迭代次数、正则化项等，以提高模型的精确度和效果。
总的来说，要实现精准的图像风格转换和生成，需要结合使用OpenCV提供的预训练模型和工具，同时根据具体需求进行调整和优化。