对提取的目标轮廓上色

基于参考图语义匹配的花卉线稿工笔效果上色算法[^1]，其过程可以概括为几个关键步骤：

1. **边缘检测**：首先，使用高斯差分(DoG)或XDoG技术来检测图像中的边缘。这一步通过对比不同尺度下的高斯滤波图像，去除颜色渐变造成的假边缘，但可能牺牲一些弱边缘。

2. **边缘增强**：XDoG通过设置阈值，保留那些边缘强度较低但仍重要的弱边缘，以保持细节信息。

3. **去噪处理**：为了减少噪声影响，通常会对边缘图应用中值滤波，提高边缘检测的稳定性和清晰度。

4. **轮廓识别与分离**：识别并从背景中分离出目标轮廓，这些轮廓可能是花朵或其他元素的轮廓。

5. **上色**：利用图9所示的训练数据集，对识别出的轮廓进行上色。这个阶段通常涉及到色彩理论和图像合成技巧，比如查找对应的颜色模板或者使用机器学习模型进行颜色预测。

举例来说，假设我们有识别好的轮廓（`contours`）和对应的训练颜色映射(`color_mapping`)，上色代码可能会这样实现:

# 假设color_mapping是一个字典，key是轮廓ID，value是预设的颜色
for contour in contours:
    color = color_mapping.get(contour.id)
    fill_color = (color[0], color[1], color[2])  # 转换成RGB格式
    cv2.fillPoly(image, [contour], fill_color)  # 上色

# 或者使用深度学习模型进行颜色预测
model.predict(contours, image)