Image_Colorization:机器学习课程的学期项目 源码

图像色彩 机器学习课程的学期项目 该项目的目的是为灰度图像着色。 通常,经典的着色方法可以大致分为三类: 基于涂抹的着色(通常基于优化) 基于示例的着色(通常基于优化和/或基于机器学习) 基于学习的着色(通常基于机器学习) 在此项目中,我们仅使用机器学习实现了“基于示例的着色”。 例如,我们有一个源图像; 我们的程序创建了源图像的灰度版本,并尝试学习如何借助特征向量检测从灰度到源图像的每个像素值。 之后,模型将目标图像着色,并进行预测。 目标图片: 目标图像的彩色版本: 该代码已在Windows 10计算机上使用INTEL i7 6700HQ使用python版本3.7.4进