def postprocess_tens(tens_orig_l, out_ab, mode='bilinear'): # tens_orig_l 1 x 1 x H_orig x W_orig # out_ab 1 x 2 x H x W HW_orig = tens_orig_l.shape[2:] HW = out_ab.shape[2:] # call resize function if needed if(HW_orig[0]!=HW[0] or HW_orig[1]!=HW[1]): out_ab_orig = F.interpolate(out_ab, size=HW_orig, mode='bilinear') else: out_ab_orig = out_ab out_lab_orig = torch.cat((tens_orig_l, out_ab_orig), dim=1) return color.lab2rgb(out_lab_orig.data.cpu().numpy()[0,...].transpose((1,2,0)))

这段代码实现了一个将颜色信息从 Lab 颜色空间转换到 RGB 颜色空间的函数。具体来说，输入参数 `tens_orig_l` 表示原始图像的亮度通道，是一个形状为 `(1, 1, H_orig, W_orig)` 的张量，其中 `H_orig` 和 `W_orig` 分别是原始图像的高和宽。输入参数 `out_ab` 表示预测得到的颜色信息，是一个形状为 `(1, 2, H, W)` 的张量，其中第一个维度表示有两个通道，分别是 a 和 b 通道；`HW` 表示 `out_ab` 的高和宽。

函数首先判断 `out_ab` 是否需要进行大小调整，如果需要，则调用 `F.interpolate` 进行双线性插值；否则直接使用 `out_ab`。接着，将 `tens_orig_l` 和 `out_ab_orig` 沿着第二个维度拼接起来，得到一个形状为 `(1, 3, H_orig, W_orig)` 的张量 `out_lab_orig`。最后，调用 `color.lab2rgb` 将 `out_lab_orig` 转换成形状为 `(H_orig, W_orig, 3)` 的 RGB 图像，并返回这个图像。

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。

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`。