基于lab空间黑白照片上色算法代码

基于 Lab 空间的黑白照片上色算法可以分为以下几步：

1. 将黑白照片转换为灰度图像。

2. 将灰度图像转换为 Lab 空间图像。

3. 对 Lab 空间的 a 和 b 通道进行插值，得到与原图大小相同的 a' 和 b' 通道。

4. 将原图和 a'、b' 通道合并成新的 Lab 空间图像。

5. 将新的 Lab 空间图像转换为 RGB 空间图像。

下面是 Python 实现代码：

import cv2
import numpy as np

# 将黑白照片转换为灰度图像
def grayscale(img):
    return cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 将灰度图像转换为 Lab 空间图像
def to_lab(img):
    return cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2LAB)

# 对 Lab 空间的 a 和 b 通道进行插值，得到与原图大小相同的 a' 和 b' 通道
def interpolate_channel(channel):
    # 获取掩模，掩模是非零像素的位置为 1，零像素的位置为 0
    mask = cv2.threshold(channel, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1].astype(np.uint8)

    # 获取轮廓
    contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 获取轮廓面积最大的轮廓
    cnt = max(contours, key=cv2.contourArea)

    # 获取轮廓的外接矩形
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)

    # 获取轮廓内部的像素值
    values = channel[y:y+h, x:x+w]

    # 对轮廓内部的像素值进行插值
    values_interp = cv2.resize(values, (channel.shape[1], channel.shape[0]), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

    # 将插值后的像素值放回原图像
    channel_interp = np.zeros_like(channel)
    channel_interp[y:y+h, x:x+w] = values_interp

    return channel_interp

# 将原图和 a'、b' 通道合并成新的 Lab 空间图像
def merge_channels(img, a, b):
    lab = np.zeros_like(img)
    lab[:,:,0] = img[:,:,0]
    lab[:,:,1] = a
    lab[:,:,2] = b
    return lab

# 将新的 Lab 空间图像转换为 RGB 空间图像
def to_rgb(img):
    return cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_LAB2BGR)

# 读取黑白照片
img = cv2.imread('input.png')

# 将黑白照片转换为灰度图像
gray = grayscale(img)

# 将灰度图像转换为 Lab 空间图像
lab = to_lab(img)

# 对 Lab 空间的 a 和 b 通道进行插值，得到与原图大小相同的 a' 和 b' 通道
a_interp = interpolate_channel(lab[:,:,1])
b_interp = interpolate_channel(lab[:,:,2])

# 将原图和 a'、b' 通道合并成新的 Lab 空间图像
lab_interp = merge_channels(img, a_interp, b_interp)

# 将新的 Lab 空间图像转换为 RGB 空间图像
rgb_interp = to_rgb(lab_interp)

# 保存上色后的照片
cv2.imwrite('output.png', rgb_interp)

需要注意的是，上述代码中的插值方法是基于轮廓的插值方法，仅适用于照片中物体的边缘比较明显的情况。如果照片中物体的边缘比较模糊，建议使用其他的插值方法，例如基于纹理的插值方法。