颜色分类leetcode PHBS MLF 2018 金融机器学习课程项目

颜色分类leetcode灰度图像着色at的课程项目。该项目使用卷积神经网络(CNN)对灰度图像进行着色。存储库是我们开发模型并简要展示结果的地方。如果您对我们的项目感兴趣，我们欢迎您的贡献。例如，您可以：以提高我们模型的性能。如果你有更好的想法。团队成员,学生证：1701213756 ,学生证：1701213112 ,学生证：1701212974 ,学生证：1701213151动机随着机器学习的普及，各种应用程序都希望能够简化我们的生活和工作。模式识别中最先进的机器学习方法使人类能够找到事物的内在关系。例如，图像识别经常将扫描图片的灰度与数据集进行比较以进行识别。如何将彩色图片转换为灰度图片在算法研究中备受关注。然而，该项目打算对灰度图片进行着色，即恢复原始图像。我们尝试根据灰度分布将灰度映射到RGB颜色。彩色图片包含更多信息（例如RGB像素），从而有助于更好地识别。此外，我们可以应用这种着色算法来修复旧图片。数据和预处理我们通过蜘蛛获得自然景观的图像。图片通过主成分分析(PCA)进行分类。将原始图像转换为标准化的