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摘要：属于“你”那边的麦田 天空 河水 骏马 树木……会是什么色彩呢？
黑白与色调
仿佛把时代宰割了两半~
我在这头看见了错乱热闹，目不暇接，看见疾速消长的色彩缤纷。
打开一张黑白照片
我能看到世代流传的印记，一种历久弥新的美
我能看到但我却又看不到“你”能看到的风景
这看似不经意的一眼却在我心里犹如惊鸿一瞥
令人望而却步
却又不住的悄悄空想
属于“你”那边的麦田 天空 河水 骏马 树木……
会是什么色彩呢？
就在此刻的定格
我愿把万千色调赋予给“你”，
带你独特体验这万千热闹盛景~
黑白图像上色模型原理
本利用 基于昇腾 AI 异构计算架构 CANN，应用黑白图像上色模型搭建，实用于 Atlas 200 DK 及 Atlas 300I 等相干推理产品。
对物件（包含背景色）（L 通道代表的灰度图）应用卷积运算提取特色，而后同样用卷积进行分类，从而尝试给出对灰度图片每个像素点的色调预期（ab 通道）。而后，将 ab 通道的值 resize 到原始图片宽高并与 L 通道叠加后，转为 RGB 图片即可失去彩色图像。其中模型的输出为 L 通道的数据（224，224，1），输入为 ab 通道的数据（56，56，2）。
咱们也能够通过开源模型的测试脚本来了解原始模型的输出和输入，以及输出前的计算过程（也叫前解决）和输入后的处理过程（也叫后处理）。
预处理过程：RGB 格局读入转 Lab，resize 到 224224，提取 L 通道，减均值（-50）
后处理过程：推理的后果 ab 通道，resize 到 224224，与输出 L 合并为 Lab，转 RGB，保留为 jpeg 图片
模型原始链接：https://github.com/richzhang/…
筹备模型
昇腾张量编译器 ATC（Ascend Tensor Compiler）能够将开源框架的网络模型（如 Caffe、TensorFlow 等）以及 Ascend IR 定义的单算子形容文件换成昇腾 AI 处理器反对的离线模型，模型转换过程中能够实现算子调度的优化、权重数据重排、内存应用优化等，能够脱离设施实现模型的预处理。
应用 ATC 将黑白图像上色模型转换为昇腾 AI 处理器反对的离线模型命令如下：
atc --input_shape="data_l:1,1,224,224" --weight="./colorization.caffemodel" --input_format=NCHW --output="./colorization" --soc_version=Ascend310 --framework=0 --model="./colorization.prototxt"利用开发
本利用采纳了下图所示的模块化设计，通过各模块之间的协调配合实现一张图片的推理输入；对视频的推理也是一样的，能够间接参考开源仓中的源码实现。在这里就不再赘述了。
其中各个模块的 次要性能点 如下所示：
- 运行治理资源申请
用于初始化零碎外部资源，固定的调用流程。
- 加载模型文件并构建输入内存
从文件加载离线模型数据，须要由用户自行治理模型运行的内存，依据内存中加载的模型获取模型的根本信息蕴含模型输出、输入数据的数据 buffer 大小；由模型的根本信息构建模型输入内存，为接下来的模型推理做好筹备。
- 数据预处理
接管外界传递的图像数据，对读入的图像数据进行预处理，而后构建模型的输出数据。
- 模型推理
依据构建好的模型输出数据进行模型推理。
- 解析推理后果
依据模型输入，解析模型的推理后果。应用 opencv 将转换后的彩色图像数据保留成图片文件。
预处理图像
图像预处理局部，应用 opencv 的 imread 接口读取图片，读取进去的是 BGR 格局。
模型输出为 224×224，因而须要把读取到的图像 resize 到 224×224。Resize 后对数据做归一化解决。
如算法设计局部所言，该模型采纳 Lab 色调空间，因而须要把 BGR 格局转为 Lab 格局数据。该模型用 L 通道数据预测出可能的 ab 空间数据，所以要从 Lab 数据中拆散出 L 通道数据。再对所得的数据减均值，即可失去模型须要的输出数据。
模型推理
模型推理局部，要害流程阐明如下：
调用 aclmdlCreateDesc 接口创立形容模型根本信息的数据类型；modelDesc_ = aclmdlCreateDesc();
- 调用 aclmdlGetDesc 接口依据模型加载中返回的模型 ID 获取模型根本信息。aclError ret = aclmdlGetDesc(modelDesc_, modelId_);
- 筹备模型推理的输出、输入数据；
- 执行模型推理，调用 aclmdlExecute 接口；aclError ret = aclmdlExecute(modelId_, input_, output_);
- 获取模型推理的后果，用于后续解决。
- 开释内存。调用 aclrtFree 接口开释 Device 上的内存。开释相干数据类型的数据。在模型推理完结后，需及时调用 aclDestroyDataBuffer 接口和 aclmdlDestroyDataset 接口开释形容模型输出的数据，且先调用 aclDestroyDataBuffer 接口，再调用 aclmdlDestroyDataset 接口。如果存在多个输出、输入，需调用屡次 aclDestroyDataBuffer 接口。
后处理局部
图像后处理局部，应用 opencv。对于模型推理失去预测出的 ab 空间数据。
首先把失去的数据 resize 回原图像大小，而后和原图像 L 通道数据合并，即失去残缺 Lab 图像。
把 Lab 图像转回 BGR 格局即可保留为 jpeg 图片，失去上色后的图像。
黑白图像上色是一种艺术，也是一门技术~
昇腾 AI“黑白图像上色”利用曾经上线，只需一点，即可上色！
本案例地址：https://www.hiascend.com/zh/d…
在这个时代，一种新的色彩，就能够代表一种新的情绪，一个新的视角。
枯燥的黑红色仿佛曾经不足以满足咱们的需要~
让 AI 科技带你诠释不一样的美~
同时，点击在线试验，还能够体验该利用是如何用 CANN 开发进去的；
该利用的源码在 gitee 和 github 都有开源，点击下面的 github、gitee 中转源码仓，大家能够基于源码进行二次开发。
更多利用案例和源码：
利用案例地址：https://www.hiascend.com/deve…
源码地址：https://gitee.com/ascend/samp…
黑白图像上色示例图
关上网站不仅能够体验一秒上色的高兴~~
还能够间接获取到公开的源码，边体验边学习，还能在本人的 Ascend 的设施上间接玩转！
对科技的保持正在扭转世界，而咱们不能扭转这个世界也要好好体验所有的美妙~
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