肝!Python+AI给老照片上色

2023-11-11 17:50
文章标签 python ai 老照片

本文主要是介绍肝!Python+AI给老照片上色,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

哈喽,大家好。

今天继续给大家分享有趣的 AI 项目。

上次我们分享了用GAN(生成对抗网络)让静态图片动起来。

今天我们分享用NoGAN的图像增强技术给老照片着色。效果如下:

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原图
b7cea89698668ab236bcc845aa9cdd6f.png
上色后

NoGAN是一种新型GAN,它能花费最少的时间进行GAN训练。

今天分享的这个项目已在GitHub开源项目,下面我们来运行一下。

1. 准备工作

首先,用git clone命令下载源码

git clone https://github.com/jantic/DeOldify.git

进入项目根目录,安装Python依赖包

pip3 install -r requirements.txt

编写代码运行项目之前,需要下载预训练好的模型。项目提供了三个模型

993b9fc293697d0a7084bcaec40a101a.png
模型

区别如下:

  • ColorizeArtistic_gen.pth:在有趣的细节和活力方面实现了最高质量的图像着色效果,该模型在 UNet 上使用 resnet34 为主干,通过 NoGAN 进行了 5 次评论家预训练/GAN 循环重复训练

  • ColorizeStable_gen.pth:在风景和肖像方面取得了最佳效果,该模型在 UNet 上使用 resnet101 为主干,通过 NoGAN 进行了 3 次评论家预训练/GAN 循环重复训练

  • ColorizeVideo_gen.pth:针对流畅的视频进行了优化,它仅使用初始生成器/评论家预训练/GAN NoGAN 训练。由于追求流畅的速度,它的色彩比前两者少。

将下载好的模型文件放在项目根目录的models目录下即可。

2. 编写代码

在项目根目录同级目录下创建Python文件,编写代码加载刚刚下载好的模型文件。

from DeOldify.deoldify.generators import gen_inference_wide
from DeOldify.deoldify.filters import MasterFilter, ColorizerFilter# 指定模型文件
learn = gen_inference_wide(root_folder=Path('./DeOldify'), weights_name='ColorizeVideo_gen')# 加载模型
deoldfly_model = MasterFilter([ColorizerFilter(learn=learn)], render_factor=10)

root_folder指定项目根目录,weights_name指定接下来使用哪个模型为照片上色。

读取老照片,进行上色

import cv2
import numpy as np
from PIL import Imageimg = cv2.imread('./images/origin.jpg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
pil_img = Image.fromarray(img)filtered_image = deoldfly_model.filter(pil_img, pil_img, render_factor=35, post_process=True
)result_img = np.asarray(filtered_image)
result_img = cv2.cvtColor(result_img, cv2.COLOR_RGB2BGR)
cv2.imwrite('deoldify.jpg', result_img)

cv2读取老照片,并用PIL.Image模块将图片转换成模型输入所需要的格式,送入模型进行上色,完成后保存。

上述代码是我从项目源码中抽取的,可以看到,运行代码还是非常简单的。

感兴趣的朋友可以自己运行一下,也可以试试其他模型的效果。

最后,感谢你的关注,我将持续分享优秀的 AI 项目。如果本文对你有用就点个 在看 鼓励一下吧。

END

推荐阅读牛逼!Python常用数据类型的基本操作(长文系列第①篇)
牛逼!Python的判断、循环和各种表达式(长文系列第②篇)牛逼!Python函数和文件操作(长文系列第③篇)牛逼!Python错误、异常和模块(长文系列第④篇)

吴恩达deeplearining.ai的经典总结资料
Ps:从小程序直接获取下载

这篇关于肝!Python+AI给老照片上色的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/391804

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