MATLAB计算黑白照片与彩色化后的色差代码

MATLAB可以使用以下代码计算黑白照片与彩色化后的色差：

% 读取黑白照片和彩色化后的照片
bw_img = imread('black_white_image.png');
colorized_img = imread('colorized_image.png');

% 将黑白照片转换为RGB格式
if size(bw_img, 3) == 1
    bw_img = repmat(bw_img, [1 1 3]);
end

% 计算色差
lab_bw = rgb2lab(bw_img);
lab_colorized = rgb2lab(colorized_img);
deltaE = deltaEab(lab_bw, lab_colorized);

其中，`imread`函数用于读取照片，`rgb2lab`函数用于将RGB格式的照片转换为LAB格式，`deltaEab`函数用于计算LAB格式的色差。最终的色差结果保存在`deltaE`变量中。

相关问题

matlab黑白照片彩色化代码

黑白照片彩色化是计算机视觉中的一个经典问题，它可以通过深度学习等方法进行解决。这里给出一个基于深度学习的 Matlab 代码实现，它使用了基于 ResNet 的深度学习模型来完成黑白照片的彩色化。

首先，我们需要下载一个预训练好的 ResNet 模型，可以从以下链接进行下载：

https://www.mathworks.com/help/deeplearning/examples/colorize-grayscale-images-with-deep-learning.html

下载完成后，我们可以使用以下代码进行黑白照片彩色化：

% 读入黑白照片
I = imread('bw_image.jpg');
% 将图片归一化为[0,1]范围内的浮点数
I = im2double(I);
% 将图片缩放为模型输入的大小
I = imresize(I, [224 224]);

% 载入预训练模型
net = resnet18Colorizer;
% 对黑白照片进行彩色化
output = predict(net, I);

% 显示原始黑白照片
subplot(1,2,1);
imshow(I);
title('Input Grayscale Image');

% 显示彩色化后的照片
subplot(1,2,2);
imshow(output);
title('Output Color Image');

需要注意的是，这个代码需要使用 MATLAB Deep Learning Toolbox，如果你没有安装的话，需要先安装 Deep Learning Toolbox。

另外，我们需要将黑白照片缩放到模型输入的大小，这里使用了 224x224 的输入大小，如果你使用的是其他的深度学习模型，可能需要使用不同的输入大小。

最后，我们可以通过调整模型和训练数据来进一步提高彩色化的效果。

黑白照片彩色化matlab代码

以下是一种基于深度学习模型的黑白照片彩色化的 Matlab 代码：

% 加载模型
load('colorNet.mat');

% 读取黑白照片
img = imread('bw_image.png');

% 调整尺寸为模型输入尺寸
img = imresize(img, [224, 224]);

% 归一化像素值
img = im2double(img);

% 预测彩色图像
predictedImg = predict(colorNet, img);

% 调整尺寸为原始图像尺寸
predictedImg = imresize(predictedImg, size(img(:,:,1)));

% 显示原始黑白图像和彩色化后的图像
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(img);
title('Original B&W image');
subplot(1,2,2);
imshow(predictedImg);
title('Colored image');

请注意，此代码需要先加载训练好的深度学习模型，并将黑白图像调整为与模型输入尺寸相同的尺寸。在预测彩色图像后，需要将其调整为原始图像的尺寸。