批量人像彩色化的算法代码

以下是一个基于深度学习的批量人像彩色化算法的代码示例。这个算法使用了基于 PyTorch 框架的 Colorful Image Colorization 模型。

import os
import cv2
import numpy as np
import torch
import torchvision.transforms as transforms
from model import ColorfulColorization

# 加载模型
model = ColorfulColorization()
model.load_state_dict(torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cpu')))
model.eval()

# 转换图像
def transform(image):
    transform = transforms.Compose([
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5],
                             std=[0.5, 0.5, 0.5])
    ])
    return transform(image)

# 批量处理
def batch_process(input_dir, output_dir):
    for filename in os.listdir(input_dir):
        if not filename.endswith('.jpg'):
            continue

        # 加载图像
        image = cv2.imread(os.path.join(input_dir, filename))
        image_lab = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2LAB)
        image_l = image_lab[:, :, 0]

        # 预测
        image_l = transform(image_l)
        with torch.no_grad():
            image_ab = model(image_l.unsqueeze(0))[0]
            image_ab = image_ab.cpu().numpy().transpose((1, 2, 0))
            image_ab = cv2.resize(image_ab, (image.shape[1], image.shape[0]))

        # 转换到 BGR 颜色空间
        image_ab = cv2.cvtColor(image_ab, cv2.COLOR_LAB2BGR)
        image_ab = np.clip(image_ab, 0, 1)

        # 合并 L 和 AB 通道
        image_lab = np.zeros((image.shape[0], image.shape[1], 3), dtype=np.uint8)
        image_lab[:, :, 0] = image_l.numpy()[0] * 255
        image_lab[:, :, 1:] = image_ab * 255
        image_bgr = cv2.cvtColor(image_lab, cv2.COLOR_LAB2BGR)

        # 保存输出图像
        output_filename = os.path.join(output_dir, filename)
        cv2.imwrite(output_filename, image_bgr)


# 运行批量处理
input_dir = 'input'
output_dir = 'output'
batch_process(input_dir, output_dir)

在这个例子中，我们首先加载了 PyTorch 模型并定义了一个图像转换函数。然后，我们使用 OpenCV 库来读取和处理输入图像。我们使用 `ColorfulColorization` 模型来预测图像的 AB 通道，并将其转换回 BGR 颜色空间。最后，我们将图像的 L 和 AB 通道合并，并将其转换回 BGR 颜色空间，然后保存输出图像。您需要将上述代码保存为一个 Python 文件，然后将输入图像放入 `input` 文件夹中，输出图像将保存在 `output` 文件夹中。您还需要从 [GitHub](https://github.com/richzhang/colorization/blob/master/colorization/models/colorization_deploy_v2.prototxt) 下载模型文件，并将其保存为 `model.pth`。