Python实现老照片修复之上色小技巧

导语

"黑白变彩色，就是这么简单"

老照片上色，是一门功夫，费时费力。

老照片上色，也是一门艺术，还原历史。

提起老照片上色，小编第一个想到了的就是一位名叫Marina Amaral的艺术家，她将历史上很多著名的老照片，都用后期处理的方式填补上了颜色。

逼真、写实，看不出丝毫的漏洞，你对她的作品有多钦佩，也就意味着这项技艺有多复杂。

所以，你想学习老照片上色吗？也想把父母的照片，或者儿时的黑白照变成彩色的吗？

那木木子给你的建议的是：别费劲了，因为，这项工作，以后交给AI去完成就可以了。

今天就教大家制作一款老照片修复教程——之黑白照片上色小技巧！

正文

百度AI开放平台「黑白图像上色」，这个强烈推荐，20行代码即能搞定黑白照片转彩色啦！

第一步：搜索百度AI进官网找到：开放能力——》图像技术。

第二步：找到黑白图像上色。

第三步：需要注册成为百度开发者，创建应用，获取API Key和Secret Key，进而得到access_token，输入黑白图像获取彩色图像的Base64编码。再将Base64编码字符串转为图片即可！

附代码：

import base64
import requests

# client_id 为官网获取的AK， client_secret 为官网获取的SK
host = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=你的AK&client_secret=你的SK'
response = requests.get(host)
if response:
    print(response.json())

# 黑白图像上色
request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-process/v1/colourize"
# 二进制方式打开图片文件
f = open('test.png', 'rb')
img = base64.b64encode(f.read())

params = {"image":img}
access_token = response.json()['access_token']
request_url = request_url + "?access_token=" + access_token
headers = {'content-type': 'application/x-www-form-urlencoded'}
response = requests.post(request_url, data=params, headers=headers)
if response:
    print(response.json())

# base64编码转图片
img = base64.b64decode(response.json()['image'])
file = open('result.jpg', 'wb')
file.write(img)
file.close()

效果如下

第一组黑白老照片：

第二组黑白老照片——

第三组黑白老照片——

总结

最后一张简直太惊艳了~有美到你嘛？哇卡卡卡，拿代码自己去试试上色效果吧？

你们的支持是我最大的动力！！mua

到此这篇关于Python实现老照片修复之上色小技巧的文章就介绍到这了,更多相关Python 照片修复内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • Python实现对照片中的人脸进行颜值预测

    Python实现对照片中的人脸进行颜值预测

    一.所需工具 **Python版本:**3.5.4(64bit) 二.相关模块 opencv_python模块 sklearn模块 numpy模块 dlib模块 一些Python自带的模块. 三.环境搭建 (1)安装相应版本的Python并添加到环境变量中: (2)pip安装相关模块中提到的模块. 例如: 若pip安装报错,请自行到: http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 下载pip安装报错模块的whl文件,并使用: pip install whl

  • OpenCV中图像通道操作的深入讲解

    OpenCV中图像通道操作的深入讲解

    目录 1.基本介绍 2.通道拆分 2.1通过索引拆分 2.2通过函数拆分 3.通道合并 总结 1.基本介绍 在OpenCV中,图像通道是按照 B 通道→G 通道→R 通道的顺序存储的.在图像处理过程中,可以根据需要对通道进行拆分和合并. 2.通道拆分 对于RGB图像,可以索引的方式或者函数的方式分别拆分出其RGB通道. b = img[ : , : , 0 ] g = img[ : , : , 1 ] r = img[ : , : , 2 ] 2.1通过索引拆分 import cv2 lena=

  • Python深度学习pytorch实现图像分类数据集

    Python深度学习pytorch实现图像分类数据集

    目录 读取数据集 读取小批量 整合所有组件 目前广泛使用的图像分类数据集之一是MNIST数据集.如今,MNIST数据集更像是一个健全的检查,而不是一个基准. 为了提高难度,我们将在接下来的章节中讨论在2017年发布的性质相似但相对复杂的Fashion-MNIST数据集. import torch import torchvision from torch.utils import data from torchvision import transforms from d2l import to

  • python 用opencv实现图像修复和图像金字塔

    我们将学习如何通过一种称为修复的方法去除旧照片中的小噪音,笔画等.基本思路很简单:用相邻像素替换那些坏标记,使其看起来像邻域. cv2.inpaint() cv2.INPAINT_TELEA cv2.INPAINT_NS import numpy as np import cv2 as cv img = cv.imread('messi_2.jpg') mask = cv.imread('mask2.png',0) dst = cv.inpaint(img,mask,3,cv.INPAINT_T

  • OpenCV图像修复cv2.inpaint()的使用

    OpenCV图像修复cv2.inpaint()的使用

    目录 1. 效果图 2. 原理 3. 源码 这篇博客将介绍如何通过OpenCV中图像修复的技术--cv2.inpaint() 去除旧照片中的小噪音.笔划等.并提供一个可交互式的程序,利用OpenCV的快速行进和流体力学俩种修复算法对自己的图片进行修复. 大多数人家里都会有一些旧的老化照片,上面有一些黑点.笔划等.如何复原呢? 在绘制工具中擦除:将简单地用无用的白色结构替换黑色结构,效果并不理想.OpenCV中图像修复的技术--基本思想很简单:用相邻像素替换这些坏标记,使其看起来像邻居. cv2.

  • Python实现老照片修复之上色小技巧

    Python实现老照片修复之上色小技巧

    导语 "黑白变彩色,就是这么简单" 老照片上色,是一门功夫,费时费力. 老照片上色,也是一门艺术,还原历史. 提起老照片上色,小编第一个想到了的就是一位名叫Marina Amaral的艺术家,她将历史上很多著名的老照片,都用后期处理的方式填补上了颜色. 逼真.写实,看不出丝毫的漏洞,你对她的作品有多钦佩,也就意味着这项技艺有多复杂. 所以,你想学习老照片上色吗?也想把父母的照片,或者儿时的黑白照变成彩色的吗? 那木木子给你的建议的是:别费劲了,因为,这项工作,以后交给AI去完成就可以了

  • 关于Python形参打包与解包小技巧分享

    Python中的函数调用与c++不同的是将this指针直接作为self当作第一个形参进行处理,从而将静态函数与实例方法的调用形式统一了起来.在实际编程过程中,可以通过传递函数的地址.函数的形参的方式将所有函数(包括静态函数.类实例函数)的调用用统一的方式表达出来,方便统一接口和抽象. 待传递的2个函数如下: class Operation: @staticmethod def close_buy(): """ :return: """ print

  • Python自动安装第三方库的小技巧(pip使用详解)

    Python自动安装第三方库的小技巧(pip使用详解)

    大家好,我是才哥. 最近周末也加班了,害- 有刚接触python的粉丝同学在运行此前<>的完整代码遇到以下问题,然后- 好吧,今天我们就专门介绍一下Python安装第三方库的一些小技巧,其中还包含自动安装的方法哈. 1. pip在线安装 在cmd命令行模式下,通过pip install 第三方库名称的形式,直接进行第三方库的安装. 我们以安装plotly为例,安装表现如下: pip install plotly 如果需要安装的第三方库已经存在,我们执行安装命令的时候会提示其存在且展示库安装的位

  • Python编程mac下使用pycharm小技巧

    Python编程mac下使用pycharm小技巧

    pycharm创建新文件自动添加文件头注释 背景 我们平时在使用pycharm发现有些大神创建一个新文件的时候会自动在文件头添加一些注释,像是有文件路径,创建时间,创建人,集成平台等信息,但是我们自己创建的时候就没有,不着急,只需要一点的简单的配置就能实现. 方法 通过pycharm->Perferences进入设置模式 选择File and Code Template -> Python Script 在文件中加入以下配置 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time :

  • Python中关于property使用的小技巧

    目录 property属性 具体实例 property属性的有两种方式 装饰器方式 旧式类 新式类 类属性方式 property对象与@property装饰器对比 property对象类属性 @property装饰器 property属性 一种用起来像是使用实例属性一样的特殊属性,可以对应于某个方法 既要保护类的封装特性,又要让开发者可以使用 对象.属性 的方式操作方法,@property 装饰器,可以直接通过方法名来访问方法,不需要在方法名后添加一对 () 小括号. 来看下求圆的面积的例子 c

  • Python性能调优的十个小技巧总结

    Python性能调优的十个小技巧总结

    1 多多使用列表生成式 替换下面代码: cube_numbers = [] for n in range(0,10): if n % 2 == 1: cube_numbers.append(n**3) 为列表生成式写法: cube_numbers = [n**3 for n in range(1,10) if n%2 == 1] 2 内置函数 尽可能多使用下面这些内置函数: 3 尽可能使用生成器 单机处理较大数据量时,生成器往往很有用,因为它是分小片逐次读取,最大程度节省内存,如下网页爬取时使用

  • Python 人工智能老照片修复算法学习

    Python 人工智能老照片修复算法学习

    目录 前言 项目环境搭建 conda虚拟环境创建 激活环境 Pytorch安装 Synchronized-BatchNorm-PyTorch repository安装 Global目录Synchronized-BatchNorm-PyTorch项目部署 检测预处理模型下载 下载脸部增强模型文件 下载依赖 完整部署后项目结构 项目使用 验证一下 总结 前言 老旧或者破损的照片如何修复呢?本文主要分享一个博主使用后非常不错的照片恢复开源项目:Bringing-Old-Photos-Back-to-L

  • Python合并多个装饰器小技巧

    django程序,需要写很多api,每个函数都需要几个装饰器,例如 复制代码 代码如下: @csrf_exempt  @require_POST  def  foo(request):      pass 既然那么多个方法都需要写2个装饰器,或者多个,有啥办法把多个合并成一行呢? 上面的函数执行过程应该是 复制代码 代码如下: csrf_exempt(require_POST(foo)) 修改成 复制代码 代码如下: def compose(*funs):      def deco(f): 

  • Python学习小技巧之列表项的拼接

    本文介绍的是关于Python实现列表项拼接的一个小技巧,分享出来供大家参考学习,下面来看看详细的介绍: 典型代码: data_list = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'] separator = '\t' data_joined = separator.join(data_list) print(data_joined) 其输出为: a b c d e f 应用场景 在实现很多业务需求的时候,需要将列表中的每一项按照某种分隔符拼接成一个串,以完成某种序列化模式,用于

  • 17个Python小技巧分享

    1.交换变量 复制代码 代码如下: x = 6 y = 5 x, y = y, x print x >>> 5 print y >>> 6 2.if 语句在行内 复制代码 代码如下: print "Hello" if True else "World" >>> Hello 3.连接 下面的最后一种方式在绑定两个不同类型的对象时显得很酷. 复制代码 代码如下: nfc = ["Packers",

随机推荐