自动图像着色项目教程

自动图像着色项目教程

Automatic-Image-Colorization🎨 Automatic Image Colorization using TensorFlow based on Residual Encoder Network项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/au/Automatic-Image-Colorization

项目目录结构及介绍

Automatic-Image-Colorization/
├── data/
│   └── ...  # 数据文件
├── outputs/
│   └── ...  # 输出结果
├── pretrained/
│   └── ...  # 预训练模型
├── .gitignore
├── Final Project Poster.pdf
├── Final Project Report.pdf
├── README.md
├── charlie.jpg
├── main.py
├── model.py
├── results.jpg
└── utils.py

• data/: 存储项目所需的数据文件。
• outputs/: 存储项目运行后的输出结果。
• pretrained/: 存储预训练模型文件。
• .gitignore: 指定Git版本控制系统忽略的文件和目录。
• Final Project Poster.pdf: 项目海报文件。
• Final Project Report.pdf: 项目报告文件。
• README.md: 项目说明文档。
• charlie.jpg: 示例图像文件。
• main.py: 项目的主启动文件。
• model.py: 定义神经网络模型的文件。
• results.jpg: 示例结果图像文件。
• utils.py: 包含项目所需的各种工具函数。

项目的启动文件介绍

main.py 是项目的启动文件，负责加载模型、处理输入图像并生成着色结果。以下是 main.py 的主要功能：

import model
import utils

def main():
    # 加载预训练模型
    colorization_model = model.load_model()
    
    # 处理输入图像
    input_image = utils.load_image('path_to_image')
    
    # 生成着色结果
    colored_image = colorization_model.predict(input_image)
    
    # 保存结果
    utils.save_image(colored_image, 'path_to_output')

if __name__ == "__main__":
    main()

• model.load_model(): 加载预训练的神经网络模型。
• utils.load_image('path_to_image'): 加载输入的灰度图像。
• colorization_model.predict(input_image): 使用模型对输入图像进行着色。
• utils.save_image(colored_image, 'path_to_output'): 保存生成的着色图像。

项目的配置文件介绍

项目中没有显式的配置文件，但可以通过修改 main.py 中的参数来调整项目的行为。例如，可以修改输入图像的路径和输出图像的路径：

input_image_path = 'path_to_image'
output_image_path = 'path_to_output'

通过修改这些参数，可以灵活地控制项目的输入和输出。

Automatic-Image-Colorization🎨 Automatic Image Colorization using TensorFlow based on Residual Encoder Network项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/au/Automatic-Image-Colorization