Bem-vindo a seguir minha conta pública do WeChat: Xiao Zhang Python!
Olá a todos, estou zerando ~, hoje irei compartilhar um site divertido com vocês, basta carregar as fotos locais antigas, e então o site irá automaticamente colorir as fotos em preto e branco
A antiga tecnologia de cores de fotos já foi lançada muito cedo, quando em maio do ano passado, uma cabana de criação do jogo Technology Up Main Station B Otani feita pela Inteligência Artificial há 100 anos (isto é, a Dinastia Qing) imagens da velha Pequim foram reduzidas ao tom da imagem mudou de preto e branco para colorido
Aqui, como as principais apresentações de vídeo, a tecnologia de vídeo não é usada apenas a cor, mas também usa a tecnologia de reparo de imagens ;
Sobre o reparo de imagens, eu não acho um site de código aberto relativamente fácil de usar e gratuito para ver basicamente uma taxa,
Pegue o site de comércio eletrônico acima como exemplo, aqui estão os preços de serviço para consertar e colorir fotos antigas; é muito bom ver o efeito do conserto de acordo com o diagrama de exibição do produto, mas o preço é um pouco caro (1 HKD é igual RMB 0.8) ,, Reparo de imagem Se você não consegue encontrar uma ferramenta melhor por enquanto, você só pode reproduzir um artigo em um campo relacionado e escrever um artigo para apresentar a todos
O site apresentado desta vez é chamado de Deep AI . Ele compartilha alguns artigos de ponta, resultados de pesquisas e informações relacionadas ao Deep Learning. Além de fornecer mídia de informação de alta qualidade, o site também fornece algumas informações relevantes, como vagas de recrutamento.
Em relação às informações de introdução deste site, nem o Google nem o Baidu o incluíram, mas a julgar pela página inicial do Github, ele deve ser formado por um grupo de fãs Ai. [ Use o poder da inteligência artificial para promover o desenvolvimento de aplicativos de imagem e vídeo ]
Um dos módulos do site é o mais interessante e importante na minha opinião. É sobre o desembarque inicial do conteúdo da pesquisa; a rede de aprendizagem profunda treinada é fornecida com uma interface de chamada de API no site, e os visitantes podem facilmente se inscrever tecnologia para seus próprios dados Reduz o limite de uso.
[Deep AI] A interface API fornecida no site envolve muitas tecnologias: coloração de imagem, reconhecimento de face, migração de grade, super-resolução, redução de ruído de imagem, detecção de postura humana, geração de imagens a partir de texto, etc ...,
Há muitos para apresentar e uma captura de tela ( apenas parte dela ) está postada abaixo :
Aqui hoje, um breve resumo de duas técnicas: fotos em preto e branco a cores e super-resolução ;
Super resolução
Site: https://deepai.org/machine-learning-model/torch-srgan
Super resolução é para aumentar a resolução da imagem através da rede, tornar a imagem borrada mais clara e as informações originais na imagem não serão perdidas. O efeito após a página da web ser aberta é o seguinte
O site oferece duas maneiras de fazer upload de imagens: 1. Upload local, clique no botão [Imagem] para fazer o upload 2. Faça o upload do URL, faça o upload através da conexão do URL da imagem, clique no botão [ upload do url ] na página para usar o método ;
Depois que a imagem é carregada, o site irá processar automaticamente a imagem carregada e salvá-la após o processamento. O uso é o seguinte:
Dê uma olhada no efeito após o processamento. Antes do processamento de super-resolução é o seguinte, o tamanho da imagem é 14,4 KB
Após o processamento, o tamanho da imagem é 745 KB, que é quase 50 vezes maior
Se você olhar com atenção, a imagem está realmente nítida, mas você descobrirá que há alguns defeitos e algumas áreas da imagem aparecerão distorcidas e distorcidas;
Coloração de imagem
Site: https://deepai.org/machine-learning-model/colorizer
Imagens coloridas para usar e super-resolução semelhante, você pode consultar super-resolução usando o método, só mostre aqui antes e depois de manusear renderizações
Antes do processamento:
Após o processamento:
Antes do processamento:
Após o processamento:
O efeito parece bom, mas se você olhar de perto, as cores na Internet são todas cores legais, azul, roxo e amarelo claro; em comparação com as imagens originais em preto e branco, não há grande contraste; vermelho relativamente brilhante, ruibarbo , etc. Existem poucas cores quentes e o efeito de coloração pode ser melhorado.
Existem muitas tecnologias muito interessantes no site, não as apresentarei aqui, e amigos interessados podem estudá-las sozinhos;
Além disso, além de enviar fotos manualmente, se houver mais fotos (ou vídeos) que precisam ser processados, você também pode usar scripts de linguagem, como Python, curl, Javascripts, etc.; O site de método de uso específico também fornece documentação, aqui postarei Aqui está como Python chama o método API:
# Ensure your pyOpenSSL pip package is up to date
# Example posting a image URL:
import requests
r = requests.post(
"https://api.deepai.org/api/colorizer",
data={
'image': 'YOUR_IMAGE_URL',
},
headers={'api-key': 'quickstart-QUdJIGlzIGNvbWluZy4uLi4K'}
)
print(r.json())
# Example posting a local image file:
import requests
r = requests.post(
"https://api.deepai.org/api/colorizer",
files={
'image': open('/path/to/your/file.jpg', 'rb'),
},
headers={'api-key': 'quickstart-QUdJIGlzIGNvbWluZy4uLi4K'}
)
print(r.json())
Ok, o texto acima é todo o conteúdo deste artigo. Finalmente, obrigado por ler!