基于LAB的黑白照片彩色化算法代码

以下是基于LAB的黑白照片彩色化算法的代码，使用Python实现：

import cv2
import numpy as np

def colorize(img_path):
    # 加载黑白图片
    img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

    # 将黑白图片转换为LAB色彩空间
    lab_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2LAB)

    # 从LAB色彩空间中提取L通道
    L = lab_img[:, :, 0]

    # 计算a和b通道的值
    a = np.mean(lab_img[:, :, 1])
    b = np.mean(lab_img[:, :, 2])

    # 将a和b通道的值扩展为与L通道相同的维度
    a = np.tile(a, (L.shape[0], L.shape[1]))
    b = np.tile(b, (L.shape[0], L.shape[1]))

    # 将L、a、b三个通道合并成彩色图像
    colorized = np.dstack((L, a, b))

    # 将彩色图像转换为RGB色彩空间
    colorized = cv2.cvtColor(colorized, cv2.COLOR_LAB2BGR)

    return colorized

使用方法：

colorized_img = colorize('path/to/black_and_white_image.jpg')
cv2.imshow('Colorized Image', colorized_img)
cv2.waitKey(0)

其中，`'path/to/black_and_white_image.jpg'`为黑白图片的路径。运行后会显示彩色化后的图片。