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利用OpenCV和DNN实现灰度图像自动上色的Python代码及模型文件

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简介：
本项目提供了一套基于OpenCV与深度神经网络技术的Python脚本，用于将黑白图像转换为彩色图像。包含训练好的模型及示例代码，易于上手实践。 基于OpenCV+DNN的灰度图像自动彩色化代码（含Python代码和模型文件），该实现采用“Colorful Image Colorization”论文中的深度学习模型，可以接收一张灰度图并进行自动上色处理。模型文件已包含在资源包中。

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  • 利用OpenCV和DNN实现灰度图像自动上色的Python代码及模型文件
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    本项目提供了一套基于OpenCV与深度神经网络技术的Python脚本，用于将黑白图像转换为彩色图像。包含训练好的模型及示例代码，易于上手实践。 基于OpenCV+DNN的灰度图像自动彩色化代码（含Python代码和模型文件），该实现采用“Colorful Image Colorization”论文中的深度学习模型，可以接收一张灰度图并进行自动上色处理。模型文件已包含在资源包中。
     
  • 利用OpenCV实现彩色图像转换为灰度图
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    本教程详细介绍了如何使用Python编程语言和OpenCV库将彩色图像转换成灰度图像的方法与步骤。通过学习这一过程，读者能够掌握基本的计算机视觉技术，并理解色彩空间转换的概念。 程序：基于OpenCV的彩色图像转灰度图 版本：Visual Studio 2010 作者：欧小帅 日期：2016-04-20 语言：C++ 功能描述： 该程序使用OpenCV库将彩色图像转换为灰度图像，并保存结果。此代码适合初学者学习OpenCV，通过理解这个简单的示例可以对OpenCV有初步的认识，为进一步深入学习打下基础。 核心操作是实现从彩色图到灰度图的转变。
     
  • 基于LabVIEW和OpenCV dnn的图像分类实现（附源码及模型）
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    本项目采用LabVIEW结合OpenCV dnn模块实现图像自动分类功能，并提供完整源代码与预训练模型下载。适合机器视觉与自动化领域研究学习。 使用LabVIEW结合OpenCV dnn可以轻松实现图像分类功能，并且附带源码及模型文件。即使是初学者也能快速上手进行自己的图像分类项目。压缩包内包含了所需的相关模型与代码，用户可以直接运行来体验整个流程。
     
  • Python源码实现的深度学习灰度图像上色算法.zip
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    本资源提供基于Python源码实现的深度学习模型，用于将灰度图像自动转换为彩色图像。通过训练神经网络理解颜色与纹理的关系，赋予黑白照片生动色彩。 【项目说明】 1. 该项目为团队近期最新开发成果，代码完整且资料齐全（包括设计文档）。 2. 上载的源码经过严格测试，确保功能完善并能正常运行，请放心下载使用！ 3. 此资源适合计算机相关专业如人工智能、通信工程、自动化、电子信息和物联网等领域的高校学生、教师及科研工作者下载。可用于学习借鉴或直接作为毕业设计、课程作业项目演示等用途，并且非常适合初学者进行进阶学习，有问题可以随时交流答疑。 4. 对于有一定基础的学习者来说，在此代码基础上修改以实现其他功能是完全可行的；同时也可以将其直接应用于毕业设计和课程项目中。 5. 如果您在配置与运行过程中遇到困难，我们提供远程教学服务帮助解决相关问题。 6. 欢迎下载并积极交流沟通，共同学习进步！
     
  • 使用Python-OpenCV将数组转换为灰度图像和彩色图像
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    本教程介绍如何运用Python及OpenCV库，实现将数字数组转化为灰度图与真彩图的基本方法，涵盖相关函数的应用技巧。 主要步骤：1. 生成普通Python数组（使用bytearray()或os.urandom()函数）；2. 将其转换为NumPy数组（通过numpy.array()实现）；3. 使用reshape方法将数组调整到所需的维度；4. 利用OpenCV库以图像形式显示结果（cv.imshow()）。代码如下： ```python import os import cv2 as cv import numpy as np # 生成一个包含120,000个随机字节的字节数组 randomByteArray = bytearray(os.urandom(120000)) # 将字节数组转换为NumPy数组 flatNumpyArray = np.array(randomByteArray) ```
     
  • 基于深度学习的DNN模块——为灰度图像着色
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    本项目采用深度学习技术，开发了一种能够将灰度图像自动转化为彩色图像的DNN模型。该模型通过大量数据训练，实现高效准确地给黑白照片上色的功能。 在使用Win10或Win11操作系统以及VS2019开发环境下的C++编程环境中，Opencv库的应用非常广泛。特别是在图像处理过程中，有时我们需要将图像的颜色调整为所需的色调，例如从红色渐变到绿色或者改变图像中某一部分的颜色。关于这些操作的具体代码讲解可以参考相关的技术博客文章。
     
  • 利用Python和OpenCV实现目标图像区域的自动提取
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    本项目采用Python编程语言结合OpenCV库，开发了一套自动化系统，能够高效准确地从复杂背景中识别并提取特定目标区域。该技术在图像处理、智能监控等领域展现出广泛应用前景。 该代码使用Python和OpenCV自动提取目标图像区域，通过检测图像中的长方形画布或纸张并提取其中的内容。经过测试，此算法能够有效解决基本问题。
     
  • 基于cGAN的Pix2Pix模型及自动上色技术的Python代码实现
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    本项目通过Python实现基于条件生成对抗网络(cGAN)的Pix2Pix模型和自动图像上色技术，提供源码及实验结果展示。 基于深度对抗网络，建立pix2pix 模型以实现对目标对象的自动上色功能，并使用Python语言编写代码来完成这一任务。
     
  • 使用 OpenCV 和 Python 实现自动色彩校正（含 python 代码及数据集）
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    本项目采用OpenCV和Python实现图像自动色彩校正，并提供相关Python代码及数据集。旨在优化图像处理技术。 我们发现了如何执行直方图匹配。通过这种方法，可以获取一张图像的颜色分布，并将其与另一张图像进行匹配。 颜色匹配的实际应用是实现基本颜色校正以达到颜色恒定性。 颜色恒定性的目标是在不同光源和照明条件下正确感知物体的颜色（这虽然听起来简单，但实际上非常具有挑战）。 计算机视觉从业者可以使用颜色校正卡来帮助获得这种颜色恒定性： - 检测输入图像中的颜色校正卡； - 计算卡片的直方图，其中包括不同颜色、色调、阴影以及黑色、白色和灰色的变化； - 将从颜色卡中得到的直方图匹配应用于另一张图片以尝试实现颜色恒定性。
     
  • Matlab灰度图像着色代码 - Colorization_Using_Optimization: 用优化方法给灰图上色（Pyt...
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    本项目使用MATLAB和优化算法对灰度图像进行彩色化处理。通过Python等语言调用相关函数，实现高效准确的图像着色效果。 MATLAB灰度图像上色代码（基于优化算法）介绍： 该方法是根据参考论文实现的，并提供了MATLAB版本的代码，在目录“matlab/origin”中可以找到原始代码。此外，还在GitHub上找到了塔尔图大学的一个实现版本，位于matlab/UniversityofTartu文件夹内。“colorize.py”是我基于这些源码进行改进后生成的程序，并加入了一些自己的创新。 使用方法： 准备一张原始灰度图像，确保该图像以RGB（3通道）格式保存。在原图上涂绘任何颜色，可以利用Photoshop或其它绘画软件来完成这一过程。重要的是，在得到的涂鸦图片中，除了彩色像素外其余部分与原始图像保持一致。 程序将读取这两张输入图片，并输出经过优化算法处理后的彩色化结果。 改进内容： 参考文献和原论文说明：该包包含了一种方法的具体实现。