灰色照片转彩色照片代码

将灰度图像转换为彩色图像是一个复杂的过程，需要使用一些深度学习技术。以下是一个使用深度学习的Python代码示例，使用TensorFlow和Keras库：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
import cv2

# 加载模型
model = keras.models.load_model('colorize_model.h5')

# 加载灰度图像并将其缩放为所需的大小
gray_image = cv2.imread('gray_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
gray_image = cv2.resize(gray_image, (256, 256))

# 将灰度图像转换为3通道图像
gray_image = np.stack((gray_image,) * 3, axis=-1)

# 对图像进行归一化
gray_image = gray_image / 255.0

# 使用模型预测彩色图像
color_image = model.predict(np.array([gray_image]))

# 将彩色图像从0到1的范围转换为0到255的范围
color_image = color_image.reshape((256, 256, 2))
color_image = np.concatenate((gray_image, color_image), axis=-1)
color_image = np.clip(color_image * 255, 0, 255)
color_image = np.uint8(color_image)

# 显示结果
cv2.imshow('Gray Image', gray_image)
cv2.imshow('Color Image', color_image)
cv2.waitKey(0)

在此示例中，我们首先加载了我们预训练的模型，然后加载了我们要转换的灰度图像。我们使用OpenCV库将图像缩放为所需的大小，并将灰度图像转换为3通道图像。我们还对图像进行了归一化，以便它们适合我们的模型。

然后，我们使用我们的模型对图像进行预测，并将结果转换为0到255的范围。最后，我们使用OpenCV库显示结果。

请注意，此示例代码仅用于说明目的，实际上，要正确地将灰度图像转换为彩色图像需要更复杂的模型和更多的数据。