現在互聯網上發展最為迅速和熱度最高的技術就是人工智能了，而python作為其主要開發和實現語言之一，也是受到了不少的收益 。那么下面這篇文章就是來講解一下python是如何實現利用人工智能來完成照片上色功能的，感興趣的話就一起往下看看吧 。

1.人工智能的本質就是通過算法大量執行訓練之后得到的模型，而這些模型就是能夠對某些特定的對象起作用 。而python照片上色所要用到的就是一個開源項目所提供的人工智能模型，打開命令行后執行git命令拉取源碼，如下所示：
git clone https://github.com/jantic/DeOldify.git拉取源碼就是從github上將該項目的文件夾及其文件給下載到當前文件目錄，所以在執行命令之前需要使用cd命令切換到一個空文件夾才可以 。
2.源碼拉取下來之后使用cd命令進入到該項目根目錄中，然后接著執行一個命令來將依賴包，也就是模型下載好，示例如下：
pip3 install -r requirements.txt【Python黑白圖片上色如何實現？Python怎么實現照片上色功能】下載好之后會多出來三個pth后綴的文件，將它們移動到項目目錄的models文件夾之中 。
3.然后在項目文件目錄下新建python腳本文件來編寫代碼，在代碼之中首先需要導入模型文件來將其給加載好，然后再導入圖像處理庫PIL、numpy以及cv2 。
調用方法將圖片讀取到程序之中后將其轉為指定顏色模式后再轉為數組形式，然后就是使用加載好的模型來實現圖像上色操作，詳細代碼示例如下所示：
from DeOldify.deoldify.generators import gen_inference_widefrom DeOldify.deoldify.filters import MasterFilter, ColorizerFilterlearn = gen_inference_wide(root_folder=Path('./DeOldify'), weights_name='ColorizeVideo_gen')deoldfly_model = MasterFilter([ColorizerFilter(learn=learn)], render_factor=10)import cv2import numpy as npfrom PIL import Imageimg = cv2.imread('./images/origin.jpg')img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)pil_img = Image.fromarray(img)filtered_image = deoldfly_model.filter(pil_img, pil_img, render_factor=35, post_process=True)result_img = np.asarray(filtered_image)result_img = cv2.cvtColor(result_img, cv2.COLOR_RGB2BGR)cv2.imwrite('deoldify.jpg', result_img)以上就是關于“Python黑白圖片上色如何實現？Python怎么實現照片上色功能”的全部內容了，希望對你有所幫助 。

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