miniimagenet的图像预处理代码_图像着色 使用 OpenCV ,深度学习 进行 黑白图像着色
原文链接 图像着色 使用 OpenCV ,深度学习 进行 黑白图像着色
在 2019年7月23日 上张贴 由 hotdog发表回复
图像着色 使用OpenCV,深学习进行黑白 图像着色
在本教程中，您将学习如何使用OpenCV，深度学习和Python对黑白图像进行着色。
图像着色是获取输入灰度（黑白）图像然后产生输出彩色图像的过程，该输出彩色图像表示输入的语义颜色和色调（例如，在晴朗的晴天，海洋必须是合理的“蓝色”） – 它不能被模型着色为“粉红色”。
以前的 图像着色 方法有：
- 依赖于重要的人际互动和注释
- 产生去饱和着色
我们今天在这里使用的新方法取决于深度学习。我们将利用能够为黑白图像着色的卷积神经网络，其结果甚至可以“愚弄”人类！要了解如何使用OpenCV执行黑白 图像着色，请继续阅读！
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OpenCV和深度学习的黑白 图像着色
在本教程的第一部分中，我们将讨论如何利用深度学习来着色黑白图像。
从那里我们将利用OpenCV为以下两者着色黑白图像：
- 图片
- 视频
然后，我们将探讨我们工作的一些示例和演示。
我们如何通过深度学习为黑白图像着色？
图1： Zhang等人的深度学习黑白图像着色的体系结构。
我们今天要介绍的技术来自Zhang等人的2016年ECCV论文“ 彩色图像着色”。
以前的黑白图像着色方法依赖于手动人体注释，并且经常产生不可称为真正着色的去饱和结果。
张等人。决定通过使用卷积神经网络“幻觉化”输入灰度图像在着色时的样子来解决 图像着色 问题。
培训网络张等人。从ImageNet数据集开始，将 所有图像从RGB颜色空间转换为Lab颜色空间。
与RGB颜色空间类似，Lab颜色空间有三个通道。但与 RGB颜色空间不同，Lab对颜色信息进行了不同的编码：
- L 通道 编码仅亮度强度
- a 通道 编码绿色-红色。
- b 通道编码蓝黄色
实验室颜色空间的完整评论超出了本文的范围（ 有关实验室的更多信息，请参阅本指南），但这里的要点是实验室可以更好地代表人类如何看待颜色。
由于L通道仅对强度进行编码，因此我们可以使用L通道作为网络的灰度输入。
从那里，网络必须学会预测a和b通道。 给定输入L通道和预测的ab通道，我们可以形成最终的输出图像。整个（简化）过程可归纳为：
- 将所有训练图像从RGB颜色空间转换为Lab颜色空间。
- 使用L通道作为网络的输入并训练网络预测ab通道。
- 将输入L通道与预测的ab通道组合。
- 将Lab图像转换回RGB。
为了产生更合理的黑白图像着色，作者还利用了一些额外的技术，包括平均退火和用于颜色再平衡的专用损失函数（两者都超出了本文的范围）。
有关图像着色算法和深度学习模型的更多详细信息，请务必参考Zhang等人的官方出版物。
项目结构
继续使用本文的“下载”部分下载源代码，模型和示例图像 。
解压缩后，您应该导航到项目目录。
从那里，让我们使用 tree 命令检查项目结构
我们在images / 目录中有四个黑白图像样本 。
我们的Caffe模型和prototxt 与集群点NumPy文件一起位于 model /目录中。
我们今天将审查两个脚本：
- bw2color_image .py
- bw2color_video .py
该图像脚本可以处理任何黑色和白色（也称为灰度）图像你通过。
我们的视频脚本将使用您的网络摄像头或接受输入视频文件，然后执行着色。
使用OpenCV着色黑白图像
让我们继续使用OpenCV实现黑白图像着色脚本。
打开 bw2color_image .py
我们的colorizer脚本只需要三个导入：NumPy，OpenCV和 argparse 。
让我们继续 href="https://www.pyimagesearch.com/2018/03/12/python-argparse-command-line-arguments/">使用argparse 解析命令行参数。此脚本要求将这四个参数直接从终端传递给脚本：
- – image ：输入黑/白图像的路径。
- – prototxt ：我们的Caffe原型文件路径。
- – model 。我们通往Caffe预训练模型的途径。
- – points ：NumPy群集中心点文件的路径。
使用上述四个标志和相应的参数，脚本将能够使用不同的输入运行而无需更改任何代码。
让我们继续将模型和集群中心加载到内存中
第21行直接从命令行参数值加载我们的Caffe模型。OpenCV可以通过cv2读取Caffe模型 。dnn 。readNetFromCaffe 函数。
然后，第22行将聚类中心点直接从命令行参数路径加载到点文件。这个文件是NumPy格式，所以我们使用的是 np 。加载 。
从那里， 第25-29行：
- 用于重新平衡的ab信道量化的加载中心。
- 将每个点视为1×1卷积并将它们添加到模型中。
现在让我们加载，缩放和转换我们的图像
要从文件路径加载输入图像，我们使用 cv2 。imread 在34行。
预处理步骤包括：
- 将像素强度缩放到[0,1]范围（第35行）。
- 从BGR转换为Lab颜色空间（第36行）。
让我们继续我们的预处理
我们将继续将输入图像调整为22 4×2 24（第41行），这是网络所需的输入尺寸。
然后我们只抓取 L 通道（即输入）并执行平均减法（第42和43行）。
现在我们可以通过网络传递输入L通道来 预测 ab通道
L 通道通过网络的正向 传输发生在 第48和49行 （如果需要，这是="https://www.pyimagesearch.com/2017/11/06/deep-learning-opencvs-blobfromimage-works/">OpenCV的blobFromImage复习）。
请注意，我们调用 net.forward后 。在同一行，我们说干就干，提取的预测 AB 卷。我在这里看起来很容易，但请参考张等人。 如果您想了解更多详细信息，请参阅GitHub上的文档和演示。
从那里，我们将预测的ab 体积调整为 与输入图像相同的尺寸（第53行）。
现在是时候进行后期处理了。请留在这里，因为我们基本上反过来执行以前的一些步骤
后期处理包括：
- 抓取 L 通道原始输入图像（58行）和连接所述原始 L 信道和预测 AB 渠道一起形成 着色 （59线）。
- 将 彩色 图像从Lab颜色空间转换为RGB（第63行）。
- 剪切超出范围[0,1]的任何像素强度（第64行）。
- 将像素强度恢复到[0,255]范围内（第69行）。在预处理步骤（第35行）中，我们除以255 ，现在我们乘以 255 。我还发现这种扩展和 “uint8” 转换不是必需的，但它有助于代码在OpenCV 3.4.x和4.x版本之间工作。
最后，我们的原始 图像 和 彩色 图像都显示在屏幕上！
图像着色结果
现在我们已经实现了图像着色脚本，让我们试一试。
确保您已使用此博客文章的“下载”部分下载源代码，着色模型和示例图像。
从那里打开终端，导航到下载源代码的位置，然后执行以下命令
$ python bw2color_image.py --prototxt model/colorization_deploy_v2.prototxt --model model/colorization_release_v2.caffemodel --points model/pts_in_hull.npy --image images/robin_williams.jpg
在左边，你可以看到罗宾·威廉姆斯的原始输入图像，这位着名的演员和喜剧演员在5年前去世了。
在右侧，您可以看到黑白着色模型的输出。
让我们尝试另一个图像，这是阿尔伯特爱因斯坦的一个
$ python bw2color_image.py --prototxt model/colorization_deploy_v2.prototxt --model model/colorization_release_v2.caffemodel --points model/pts_in_hull.npy --image images/albert_einstein.jpg
这种图像着色给我留下了特别深刻的印象。
注意水是如何适当的蓝色阴影，而爱因斯坦的衬衫是白色的，他的裤子是卡其色 – 所有这些都是合理的颜色。
这是另一个示例图像，这是我最喜欢的作者之一马克吐温：
$ python bw2color_image.py --prototxt model/colorization_deploy_v2.prototxt --model model/colorization_release_v2.caffemodel --points model/pts_in_hull.npy --image images/mark_twain.jpg
在这里，我们可以看到草和树叶正确地着色为绿色，尽管你可以看到这些绿色混合成Twain的鞋子和手。
最终的图像展示了使用OpenCV的不太好的黑白图像着色
$ python bw2color_image.py --prototxt model/colorization_deploy_v2.prototxt --model model/colorization_release_v2.caffemodel --points model/pts_in_hull.npy --image images/adrian_and_janie.png
这张照片是几周前在暴风雪中我自己和我的小猎犬小狗Janie拍的。
在这里你可以看到，虽然雪，Janie，我的夹克，甚至背景中的凉亭都是正确的颜色，我的蓝色牛仔裤实际上是红色的。
并非所有的图像着色都是完美的，但今天的结果确实证明了Zhang等人的合理性。做法。
使用OpenCV进行实时黑白视频着色
我们已经看到了如何将黑白图像着色应用于图像 – 但是我们可以对视频流做同样的事情吗？
该脚本遵循与上述相同的过程，除了我们将处理视频流的帧。我将更详细地回顾它，并专注于帧抓取和处理方面。
打开 bw2color_video .py
我们的视频脚本需要另外两个导入：
- VideoStream 允许我们从网络摄像头或视频文件中抓取帧
- time 将用于暂停以允许网络摄像头预热
我们 现在初始化我们的 VideoStream
根据我们是否使用 网络摄像头 或视频文件，我们将 在此处创建我们的 vs（即“视频流”）对象。
从那里，我们将加载着色器深度学习模型和聚类中心（与我们之前的脚本中的方式相同）
现在，我们将开始一个无限 while 循环 环比数据帧。我们将直接在循环中处理帧
来自我们vs的每一帧都 被第55和56行抓住 。检查 None 类型 帧 – 当发生这种情况时，我们已经到达视频文件的末尾（如果我们正在处理视频文件），我们可以 从循环中断开（第60和61行）。
预处理（与以前一样）在第66-75行进行 。这是我们调整大小，缩放和转换为Lab的地方。然后我们抓住 L 通道，并执行平均减法。
现在让我们应用深度学习着色并对结果进行后处理
我们 通过网络的L深度学习前向传递 导致预测的 ab 信道。
然后我们将结果后处理到我们的 彩色 图像（第86-95行）。这是我们调整大小，抓住原始 L ，并连接我们预测的 ab的地方 。从那里，我们将Lab转换为RGB，剪辑和缩放。
如果你紧跟在上面，你会记得我们接下来要做的就是显示结果
我们的原始网络摄像头 框架 与我们的灰度图像和 彩色 结果一起显示。
如果 按下“q” 键，我们将从 循环和清理中断开。
视频着色结果
让我们继续，尝试我们的视频黑白色彩脚本。
确保使用本教程的“下载”部分下载源代码和着色模型。
从那里，打开一个终端并执行以下命令，让您的网络摄像头上运行着色器
$ python bw2color_video.py --prototxt model/colorization_deploy_v2.prototxt --model model/colorization_release_v2.caffemodel --points model/pts_in_hull.npy
如果要在视频文件上运行着色器，可以使用以下命令
$ python bw2color_video.py --prototxt model/colorization_deploy_v2.prototxt --model model/colorization_release_v2.caffemodel --points model/pts_in_hull.npy --input video/jurassic_park_intro.mp4Credits:：
- ef="https://www.youtube.com/watch?v=lc0UehYemQA">侏罗纪公园预告片视频
- ef="https://www.youtube.com/watch?v=D8zlUUrFK-M">侏罗纪公园主题曲
这款机型在我的3Ghz Intel Xeon W上接近实时运行。
使用GPU，当然可以获得实时性能; 但是，请记住，对OpenCV的“dnn”模块的GPU支持目前有点受限，遗憾的是，它还不支持NVIDIA GPU。
摘要
在今天的教程中，您学习了如何使用OpenCV和深度学习为黑白图像着色。
我们今天使用的图像着色模型首先由Zhang等人介绍。在他们的2016年出版物，彩色图像着色。
使用这个模型，我们能够将两者着色：
- 黑白图像
- 黑白视频
我们的结果虽然不完美，但展示了自动着色黑白图像和视频的合理性。
根据张等人的说法，他们的方法能够在32％的几率里“愚弄”人类！
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原文链接 图像着色 使用 OpenCV ,深度学习 进行 黑白图像着色
文章转自 Adrian Rosebrock ，OpenCV Face Recognition，PyImageSearch，https://www.pyimagesearch.com/Black and white image colorization with OpenCV and Deep Learning/,2009年7月23日访问
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