print("[INFO] colorizing image...") net.setInput(cv2.dnn.blobFromImage(L)) ab = net.forward()[0, :, :, :].transpose((1, 2, 0))
时间: 2024-05-23 08:10:53 浏览: 9
这段代码的作用是对图像进行着色,具体来说:
- 第一行是输出一个提示信息,告诉用户正在进行图像着色操作。
- 第二行是将输入图像L转换为一个4维的Blob格式,以便送入深度学习模型进行处理。具体来说,它将图像L按照BGR顺序分别减去了103.939、116.779和123.68,并将结果分别存放在三个通道中。这是因为在训练深度学习模型时,通常会先对数据进行归一化处理,在这个过程中会减去均值。
- 第三行是将经过深度学习模型处理后的结果ab取出来,并将它的维度从(C,H,W)转换为(H,W,C),以便后面进行图像合并操作。其中,C是颜色通道数,通常为2,表示ab通道;H和W分别是结果的高度和宽度。
相关问题
print("[INFO] colorizing image...") net.setInput(cv2.dnn.blobFromImage(L)) ab = net.forward()[0, :, :, :].transpose((1, 2, 0))
这段代码的作用是使用深度学习模型对一张图片进行着色。具体来说,代码中的net是一个深度学习模型,L是一张灰度图像。首先,使用cv2.dnn.blobFromImage()函数将L转换为深度学习模型可以接受的输入格式。然后,将转换后的输入传给模型的输入层,使用net.forward()函数进行前向推理,得到模型的输出。最后,将输出进行后处理,得到着色后的彩色图像ab。
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