colorizer_eccv16 = eccv16(pretrained=True).eval() colorizer_siggraph17 = siggraph17(pretrained=True).eval() if(opt.use_gpu): colorizer_eccv16.cuda() colorizer_siggraph17.cuda() # default size to process images is 256x256 # grab L channel in both original ("orig") and resized ("rs") resolutions img = load_img("imgs/test4.jpg") (tens_l_orig, tens_l_rs) = preprocess_img(img, HW=(256,256)) if(opt.use_gpu): tens_l_rs = tens_l_rs.cuda() # colorizer outputs 256x256 ab map # resize and concatenate to original L channel img_bw = postprocess_tens(tens_l_orig, torch.cat((0*tens_l_orig,0*tens_l_orig),dim=1)) out_img_eccv16 = postprocess_tens(tens_l_orig, colorizer_eccv16(tens_l_rs).cpu()) out_img_siggraph17 = postprocess_tens(tens_l_orig, colorizer_siggraph17(tens_l_rs).cpu())

这段代码使用了两个预训练的深度学习模型 `eccv16` 和 `siggraph17`，用于将一张灰度图像转换为彩色图像。首先加载了一张待处理的图像 `test4.jpg`，然后将其转换为两个分辨率下的 L 通道，即原始分辨率和调整后的 256x256 分辨率。如果使用 GPU 运行，则将调整后的图像放到 GPU 上进行处理。接着，通过将调整后的 L 通道输入到 `eccv16` 和 `siggraph17` 模型中，分别生成对应的 ab 映射，将其与原始的 L 通道拼接起来，并使用 `postprocess_tens` 函数将结果转换为彩色图像。最终得到两个不同模型生成的彩色图像 `out_img_eccv16` 和 `out_img_siggraph17`。

相关问题

out_img_eccv16 = postprocess_tens(tens_l_orig, colorizer_eccv16(tens_l_rs).cpu())

这行代码是将经过ECCV16模型上色后的图像进行后处理，并将其转换为CPU上的张量。具体来说，它调用了`postprocess_tens`函数和`colorizer_eccv16`函数，并将它们的输出作为参数传递给`cpu()`函数，以将它们转换为CPU上的张量。

`postprocess_tens`函数的作用是对上色后的图像进行后处理，包括将图像从RGB颜色空间转换为LAB颜色空间，对L通道进行调整以适应色彩平衡，然后将图像从LAB颜色空间转换回RGB颜色空间。它的输入参数是原始的灰度图像张量`tens_l_orig`和经过ECCV16模型上色后的图像张量。

`colorizer_eccv16`函数是ECCV16模型上色器的实现，它接受一个灰度图像张量作为输入，并输出一个上色后的图像张量。具体来说，它是一个深度卷积神经网络，通过学习从灰度图像到彩色图像的映射来实现上色功能。

frames = pipe.wait_for_frames() colorized = colorizer.process(frames)

这段代码是使用 Intel RealSense 相机捕捉图像帧，并将其传递给一个颜色增强器(colorizer)进行处理。`pipe.wait_for_frames()`函数用于等待并获取相机传来的一组帧(frames)，而`colorizer.process()`函数用于对这组帧进行颜色增强处理，返回一个经过处理的结果。在这里，`frames`是捕获到的图像帧，`colorized`是经过颜色增强处理后的结果。