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Colorful Image Colorization
图片的颜色上色，主要使用到了CNN卷积神经网络，作者在ImageNet数据集上进行了大量的训练，并将此问题使用在分类任务中，以解决问题的潜在的不确定性，并在训练时使用颜色重新平衡的损失函数方法来增加颜色的多样性。该算法在测试时作为CNN中的前馈通道实现，并在超过一百万个彩色图像上进行了训练。且使用“着色图灵测试”评估算法。
此算法作者为了训练神经网络，从imageNet数据集上搜集大量的数据，并将所有搜集的图像从图片的RGB空间转换为Lab空间。
与RGB三种颜色空间类似，Lab空间具有3个通道，但是与RGB不同，Lab空间对颜色的编码为：

1. The L channel :代表颜色的亮度
2. The a channel ：绿-红
3. The b channel ：蓝-黄

Lab颜色空间是根据Commission International Eclairage（CIE）在1931年所制定的一种测定颜色的国际标准建立的。于1976年被改进，并且命名的一种色彩模式。Lab颜色模型弥补了RGB和CMYK两种色彩模式的不足。它是一种设备无关的颜色模型，也是一种基于生理特征的颜色模型。 [1] Lab颜色模型由三个要素组成，一个要素是亮度（L），a 和b是两个颜色通道。a包括的颜色是从深绿色（低亮度值）到灰色（中亮度值）再到亮粉红色（高亮度值）；b是从亮蓝色（低亮度值）到灰色（中亮度值）再到黄色（高亮度值）。因此，这种颜色混合后将产生具有明亮效果的色彩。
由于L通道仅编码强度，因此神经网络可以将L通道用作为网络的灰度输入
神经网络训练学习并预测a、b通道。 给定输入L通道和预测的ab通道，3中通道合并便可以生成彩色的图片
基于以上的基本知识的理解，我们可以总结一下黑白照片着色步骤为：

1. 将输入图像从RGB颜色空间转换为Lab颜色空间
2. 使用L通道信息作为神经网络的输入，并训练神经网络以预测Ab通道信息
3. 将输入图像的L通道信息与神经网络预测的Ab通道信息合并
4. 将合并的图片信息转换回RGB图像

作者已经使用imageNet数据集训练了神经网络，我们使用预训练模型与权重来进行图片的着色
代码实战
1、初始化神经网络
我们加载预训练模型与权重，加载一个numpy的聚类中心点文件，此文件为numpy类文件，主要是提供颜色的重新平衡损失函数算法，使用cv的dnn模块进行模型的加载，前期文章分享视频实时对象检测时，也用到了类似的代码来加载模型
深度学习和OpenCV的对象检测(MobileNet SSD视频流实时识别)

神经网络初始化
2、神经网络颜色重新平衡
如下代码的主要作用对神经网络的a通道颜色信息进行颜色重新平衡的损失函数，将图片的每个点看作为1*1 CNN 卷积核，并输入神经网络模型中

神经网络颜色重新平衡
3、处理原始图片
输入一张原始图片，对原始图片的像素强度转换为0-1的范围
#22 按照着色步骤，我们转换原始图片的RGB颜色空间到LAB颜色空间
#23 由于模型需要，我们resize一下输入图片的尺寸大小为224*224
#24-25 提取图片的L空间信息

处理原始图片
4、神经网络预测ab空间信息
初始化了神经网络以及处理好了输入图片，且获得了224*224尺寸大小的L空间信息，利用L空间信息作为神经网络的输入，来进行神经网络的预测，以便预测出AB空间信息（尺寸224*224）
待神经网络预测出AB空间信息后，我们resize一下ab空间到输入图片的大小，以便与输入图片的L空间进行合并

神经网络预测ab空间信息
5、合并L 空间与AB空间，获取上了色的图片
#31 由于前面我们resize了图片，所以这里重新从lab空间里面获取L空间颜色信息
#32 合并L空间颜色与预测的AB空间颜色
#33 把lab空间信息重新转换到RGB空间
#34 除掉超过0-1颜色强度
#35 前面由于除以255获得了0 1颜色强度，这里乘以255重新回到原始0-255范围

合并L 空间与AB空间，获取上了色的图片
6、呈现最终图片
最后，我们呈现一下原始图片与上了色的图片，进行一下对比，经过神经网络训练上色的图片与实际照片确实有些差别，但是很多情况下也是很好呈现了原始图片的信息

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参考头条号：人工智能研究所
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