用易于运行代码实现一个评价模型 从颜色还原度和图像清晰度两个方面对一个黑白图片彩色化的算法进行评分 输出最后评分

为实现该评价模型，我们可以使用Python和一些常用的图像处理库，如OpenCV和scikit-image。下面是一个实现该评价模型的示例代码：

import cv2
from skimage import metrics

# 加载黑白图片和彩色图片
bw_img = cv2.imread('black_white_img.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
color_img = cv2.imread('color_img.jpg')

# 对黑白图片进行彩色化处理
colorized_img = colorize(bw_img)

# 计算颜色还原度和图像清晰度评分
color_score = metrics.structural_similarity(color_img, colorized_img, multichannel=True)
sharpness_score = metrics.sharpness(colorized_img)

# 输出最后评分
print('颜色还原度评分：', color_score)
print('图像清晰度评分：', sharpness_score)

在这个示例代码中，我们使用了`cv2.imread()`函数来加载黑白图片和彩色图片，并使用`colorize()`函数对黑白图片进行彩色化处理。然后，我们使用`metrics.structural_similarity()`函数和`metrics.sharpness()`函数计算颜色还原度和图像清晰度评分。最后，我们使用`print()`函数输出最终评分。

需要注意的是，这只是一个示例代码，`colorize()`函数的实现并没有提供。实际上，彩色化算法的实现可能非常复杂，我们需要根据具体情况进行选择和实现。常见的彩色化算法包括深度学习算法、基于统计方法的算法等等。我们需要根据实际情况选择合适的算法，并根据算法的实现方法进行评分。