基于lab空间人物黑白照片彩色化matlab代码
时间: 2023-08-24 18:06:09 浏览: 52
以下是一个简单的 MATLAB 代码,使用深度学习模型为黑白照片添加颜色。这个代码使用的是预训练的深度学习模型,因此你不需要在自己的计算机上训练模型。你只需要在 MATLAB 中运行这个代码就可以了。
```
% 加载预训练的深度学习模型
net = load('colornet.mat');
% 加载黑白照片
bw = imread('bw_photo.jpg');
% 将黑白照片调整为网络所需的大小
bw = imresize(bw, [256, 256]);
% 将黑白照片传递给深度学习模型
output = predict(net, bw);
% 将网络的输出调整为彩色图像的大小
output = imresize(output, [size(bw,1), size(bw,2)]);
% 显示彩色图像
imshow(output);
```
请注意,这个代码使用的是预训练的模型,因此它可能不会产生最佳结果。如果你想要更好的结果,你可以尝试在自己的数据集上训练一个深度学习模型。
相关问题
matlab黑白照片彩色化代码
黑白照片彩色化是一项复杂的任务,需要使用深度学习方法。以下是一个简单的 Matlab 实现,使用了一个预训练的神经网络模型,可以将黑白照片转换为彩色照片。
首先,你需要下载一个预训练的神经网络模型,比如 Colorful Image Colorization 模型。下载地址为:https://github.com/richzhang/colorization/releases/download/v0.1/colorization_release_v0.1.caffemodel。
然后,你需要编写以下代码:
```matlab
% 加载模型
model = 'colorization_release_v0.1.caffemodel';
net = importCaffeNetwork(model);
% 读取黑白照片
img = imread('bw_image.jpg');
% 将图像转换为 Lab 格式
lab = rgb2lab(img);
% 提取 L 通道
L = lab(:,:,1);
% 将 L 通道归一化到 [0, 1] 区间
L = L / 100;
% 将 L 通道变形为网络输入的大小
L = imresize(L, net.Layers(1).InputSize(1:2));
% 将 L 通道输入到网络中
ab = predict(net, L);
% 将输出的 ab 通道变形为与 L 通道相同的大小
ab = imresize(ab, size(L));
% 合并 L 和 ab 通道,得到彩色图像
lab_color = cat(3, L, ab);
% 将彩色图像转换为 RGB 格式
rgb = lab2rgb(lab_color) * 255;
% 显示彩色图像
imshow(rgb);
```
以上代码使用了 Matlab 的深度学习工具箱,其中 `importCaffeNetwork` 函数用于加载预训练的神经网络模型,`predict` 函数用于对输入进行预测。
请注意,这只是一个简单的示例,实际应用中可能需要进行更多的预处理和后处理,以获得更好的结果。
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:
```matlab
% 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。
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