要编写一个用于修复老照片和上色的脚本，我们可以使用Python结合OpenCV和深度学习模型来实现。以下是一个简单的脚本示例，它使用OpenCV进行图像处理，并使用预训练的深度学习模型进行上色。 ```python import cv2 import numpy as np # 加载预训练的上色模型 prototxt = "colorization_deploy_v2.prototxt" model = "colorization_release_v2.caffemodel" points = "pts_in_hull.npy" net = cv2.dnn.readNetFromCaffe(prototxt, model) pts = np.load(points) # 将聚类中心加载为卷积核 class8 = net.getLayerId("class8_ab") conv8 = net.getLayerId("conv8_313_rh") pts = pts.transpose().reshape(2, 313, 1, 1) net.getLayer(class8).blobs = [pts.astype("float32")] net.getLayer(conv8).blobs = [np.full([1, 313], 2.606, dtype="float32")] # 加载图像 image = cv2.imread("old_photo.jpg") scaled = image.astype("float32") / 255.0 lab = cv2.cvtColor(scaled, cv2.COLOR_BGR2LAB) # 调整图像大小以匹配模型输入 resized = cv2.resize(lab, (224, 224)) L = cv2.split(resized)[0] L -= 50 # 使用模型进行上色 net.setInput(cv2.dnn.blobFromImage(L)) ab = net.forward()[0, :, :, :].transpose((1, 2, 0)) ab = cv2.resize(ab, (image.shape[1], image.shape[0])) # 合并L通道和ab通道 L = cv2.split(lab)[0] colorized = np.concatenate((L[:, :, np.newaxis], ab), axis=2) colorized = cv2.cvtColor(colorized, cv2.COLOR_LAB2BGR) colorized = np.clip(colorized, 0, 1) colorized = (255 * colorized).astype("uint8") # 显示原始图像和上色后的图像 cv2.imshow("Original", image) cv2.imshow("Colorized", colorized) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 代码说明： 1. 加载模型：我们使用OpenCV的`dnn`模块加载预训练的Caffe模型，该模型用于图像上色。 2. 图像预处理：将图像转换为LAB颜色空间，并调整大小以匹配模型输入。 3. 上色处理：使用模型对图像的L通道进行处理，生成ab通道，然后将L通道和ab通道合并，得到上色后的图像。 4. 显示结果：显示原始图像和上色后的图像。 额外需要注意的逻辑点： 1. 模型文件：确保`colorization_deploy_v2.prototxt`、`colorization_release_v2.caffemodel`和`pts_in_hull.npy`文件存在于脚本的同一目录下，或者提供正确的路径。 2. 图像路径：确保`old_photo.jpg`文件存在，或者替换为你要处理的图像路径。 3. 性能优化：对于大尺寸图像，处理时间可能会较长，可以考虑对图像进行适当缩放以提高处理速度。 [2025-02-12 11:40:47 | AI写代码神器 | 757点数解答]