宝藏AI应用推荐!带你体验黑白图像自动上色的快乐~
黑白与色彩
似乎把时代分割了两半~
我在这头看见了错乱繁华,琳琅满目,看见快速消长的色彩缤纷。
翻开一张黑白照片
我能看到世代流传的印记,一种历久弥新的美
我能看到但我却又看不到“你”能看到的景色
这看似不经意的一眼却在我心里犹如惊鸿一瞥
令人望而生畏
却又不住的悄然幻想
属于“你”那边的麦田 天空 河水 骏马 树木……
会是什么颜色呢?
就在此刻的定格
我愿把万千色彩赋予给“你”,
带你共同体验这万千繁华盛景~
黑白图像上色模型原理
本应用是基于昇腾ACL(Ascend Computing Language)架构,使用黑白图像上色模型搭建的,适用于Atlas200dk及Atlas300等相关推理产品。
黑白图像上色模型原理为对物件(包括背景色)(L通道代表的灰度图)使用卷积运算提取特征,然后同样用卷积进行分类,从而尝试给出对灰度图片每个像素点的色彩预期(ab通道)。
将ab通道的值resize到原始图片宽高并与L通道叠加后,转为RGB图片即可得到彩色图像。其中模型的输入为L通道的数据(224,224,1),输出为ab通道的数据(56,56,2)。
模型原始链接:https://github.com/richzhang/colorization
准备模型
昇腾软件栈需要使用达芬奇架构的模型(也就是后缀为.om的模型),直接使用软件栈自带的ATC模型转换工具即可进行转换,针对本应用,需要使用该工具将原始caffe模型转换成系统支持的om模型。
构建模型
模型准备完成后,需要进行模块构建。
本应用采用了下图所示的模块化设计,通过各模块之间的协调配合完成一张图片的推理输出。
模型的模块功能
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运行管理资源申请
用于初始化系统内部资源,固定的调用流程。
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加载模型文件并构建输出内存
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数据预处理
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模型推理
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解析推理结果
预处理图像
图像预处理部分,使用opencv的imread接口读取图片,读取出来的是BGR格式。
模型输入为224×224,因此需要把读取到的图像resize到224×224。Resize后对数据做归一化处理。
如算法设计部分所言,该模型采用Lab色彩空间,因此需要把BGR格式转为Lab格式数据。该模型用L通道数据预测出可能的ab空间数据,所以要从Lab数据中分离出L通道数据。再对所得的数据减均值,即可得到模型需要的输入数据。
模型推理
模型推理部分,关键流程说明如下:
后处理部分
图像后处理部分,使用opencv。对于模型推理得到预测出的ab空间数据。
首先把得到的数据resize回原图像大小,然后和原图像L通道数据合并,即得到完整Lab图像。
黑白图像上色是一种艺术,也是一门技术~
昇腾AI“黑白图像上色” 应用已经上线,只需一点,即可上色!
体验链接:
https://www.huaweicloud.com/ascend/apps/applicationDetails/990674866
单调的黑白色似乎已经不足以满足我们的需求~
让AI科技带你诠释不一样的美~
黑白图像上色示例图
打开网站不仅可以体验一秒上色的快乐~~
还可以直接获取到公开的源码,边体验边学习,还能在自己的Ascend的设备上直接玩转!
对科技的坚持正在改变世界,而我们不能改变这个世界也要好好体验所有的美好~
这款网页应用既简单又有趣,非常适合给老照片、黑白照以及各种单色调照片上色!
点击下方‘阅读原文’即可体验赶紧把手里的照片拿出来体验一下吧~
应用链接:
https://www.hiascend.com/zh/developer/mindx-sdk/cartoon/990674866img
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