from .base_color import * from .eccv16 import * from .siggraph17 import * from .util import *

这是一个 Python 模块的导入语句，它导入了当前包中的四个模块：`base_color`、`eccv16`、`siggraph17`、`util`。其中 `base_color`、`eccv16` 和 `siggraph17` 可能是该包中的三个颜色转换算法模块，而 `util` 则可能是一些辅助函数或工具类的集合模块。通过导入这些模块，可以在当前模块中使用这些模块中定义的函数和类。

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import argparse import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt from colorizers import * matplotlib.use('TKAgg') parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('-i','--img_path', type=str, default='imgs/ansel_adams3.jpg') parser.add_argument('--use_gpu', action='store_true', help='whether to use GPU') parser.add_argument('-o','--save_prefix', type=str, default='saved', help='will save into this file with {eccv16.png, siggraph17.png} suffixes') opt = parser.parse_args()

这段代码是一个Python脚本，它使用了argparse和matplotlib库。argparse用于解析命令行参数，matplotlib用于绘制图像。这个脚本的作用是将一张彩色图像转换成灰度图像，并使用两种不同的颜色映射方法将其转换回彩色图像。其中，"-i"选项指定输入图像的路径，"--use_gpu"选项表示是否使用GPU加速，"-o"选项指定输出文件的前缀。最终，程序将输出两张转换后的图像，分别命名为"{save_prefix}_eccv16.png"和"{save_prefix}_siggraph17.png"。

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`。