python 黑白照片的彩色化

将黑白照片彩色化是一项有趣的任务，可以使用深度学习算法来完成。下面是一个使用 TensorFlow 和 OpenCV 实现的简单的黑白照片彩色化的示例代码。

首先，我们需要安装 TensorFlow 和 OpenCV：

pip install tensorflow
pip install opencv-python

接下来，我们可以使用以下代码加载预训练的模型：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.load_model('colorize_model.h5')

然后，我们可以使用以下代码将黑白图像转换为灰度图像，并将其传递给模型：

import cv2

# 加载黑白图像
img = cv2.imread('black_and_white_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 调整图像大小
img = cv2.resize(img, (256, 256))

# 将图像转换为 3 通道图像
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2RGB)

# 将图像转换为浮点数
img = img.astype('float32') / 255.0

# 将图像传递给模型进行彩色化
output = model.predict(img.reshape(1, 256, 256, 3))[0]

最后，我们可以使用以下代码将输出图像保存到磁盘：

# 将输出图像转换为 BGR 格式
output = cv2.cvtColor(output, cv2.COLOR_RGB2BGR)

# 将输出图像保存到磁盘
cv2.imwrite('colorized_image.jpg', output * 255.0)

这就是一个简单的黑白照片彩色化的示例代码。当然，这只是一个基础的实现，你可以尝试使用更复杂的模型和技术来实现更好的效果。