玩点高级的|用Python来给图片上色

随着深度学习技术的不断发展，越来越多的新科技被人们所探索，深度学习能做到的事情让我们都感到惊讶，今天，小编就带领大家来利用深度学习的技术实现为图片自动上色。通过通俗易懂的语言，为大家讲解其中的原理。

语言:Python

框架:tensorflow

技术:cGAN(基于条件生成对抗网络)

介绍完基本原理之后，接下来便是实战啦！源码中我们在实际运行中用到的有main.py，download_images.py。如果大家想要训练模型的话，确保自己电脑配置足够高。

1).首先在源文件下新建名字为img的文件夹，然后运行download_images.py，程序便会下载数据集到img文件夹下，download_images.py源码非常的简单，涉及到前面所讲到的爬虫的知识点。

• 首先是循环获取网页的信息，然后利用untangle函数库将XML文档映射为一个Python 对象

• 然后找到图像的地址后，将图像下载并将图片大小的调整至合适的大小，部分代码如下图所示：

2).接着生成灰色图，如何拿到灰色的线条图呢，其实也很简单，只需要运用opencv就可以实现，而且仅仅需要两句代码就可以实现，首先是读取图片，然后是利用opencv的自适应阈值函数，来提取线条图。小编特地将这部分代码进行集成，并写成两行代码，代码及效果图如下图所示：

上述的两行代码中：

• 第一行代码是读取图片，并将图片保存为numpy的数组类型

• 第二行代码的核心内容便是利用cv2的adaptiveThreshold函数

• 这个函数可以自动的适应阈值，也就是根据图片一小块区域的值来计算对应区域的阈值，将图片划分为黑白两种颜色。

如果大家不想训练的话，大家可以直接下载预训练后的模型，放置在“checkpoint/tr/”文件下：

然后运行“python main.py sample”即可得到我们的结果，下图是运行的结果展示。

• 首先上图中左边的图是网页爬取下来的图片，是几张美少女图片，猜猜是什么动漫里面的

• 接着中间的图片是经过处理后的仅剩线条的图片，也就是我们需要上色的图片，

• 右边的图是自动上色后的图片，由图可以看出，得到的效果已经非常的不错了。

这是我训练12轮后得到的结果，如果大家不想训练自己的模型的话，可以向小助教询问模型。有了模型之后，大家可以直接运行模型，来为自己的图片上色，还等啥，拿到源码来玩一下，后台输入：【上色】

目前还有2位同学没有给我快递地址，截止时间4/10下午17:00.

本篇文章来源于: 菜鸟学Python