Wir alle besitzen einen Schatz an alten Fotos, die wir von unseren Eltern, Großeltern usw. geerbt haben. Oft sind diese Fotos schwarzweiß und manchmal möchten wir sie in Farbe zum Leben erwecken. Es gibt zahlreiche Websites im Internet, auf denen Sie dies mit nur wenigen Klicks direkt in Ihrem Browser tun können. Das Problem bei diesen Websites liegt jedoch in ihren zahlreichen Einschränkungen hinsichtlich Quantität und Qualität.  Darüber hinaus erfordern diese Dienste häufig eine Registrierung und Abonnements, was ziemlich frustrierend sein kann.  In diesem Beitrag möchte ich Ihnen zeigen, wie Sie mit dem fantastischen Tool   beliebig viele Fotos kolorieren können, ohne sich mit Einschränkungen, Registrierungen oder Abonnements herumschlagen zu müssen. DeOldify    bietet eine   , die Sie vielleicht verwenden, aber für unvorbereitete Personen kann es etwas schwierig erscheinen. Hier möchte ich Ihnen eine einfachere Möglichkeit zur Verwendung   demonstrieren. DeOldify tolle Einführung von DeOldify  Vorbereiten der Umgebung  Um loszulegen, benötigen Sie einen Computer mit   oder   . Wenn Sie   verwenden, können Sie trotzdem mit dem   fortfahren. Linux macOS Windows Windows-Subsystem für Linux (WSL)  Es gibt eine Liste der erforderlichen Pakete für   : Ubuntu   sudo apt update sudo apt install python3-pip wget git ffmpeg libsm6 libxext6  Sie können die Liste als Referenz verwenden, wenn Sie eine andere   Distribution haben. Linux-  Für   (leider ist dies eine ungefähre Liste, da ich kein klares   zum Testen habe): macOS macOS   brew install python wget git ffmpeg libsm libxext  Der nächste Schritt besteht darin, einen separaten Ordner mit dem Namen „   zu erstellen, in dem Sie alles erledigen. Sie können einen beliebigen anderen Namen wählen oder sich sogar dafür entscheiden, nichts zu erstellen und diesen Schritt ganz zu überspringen. Sandbox“   # Optional mkdir Sandbox cd Sandbox  Dann klonen Sie   : DeOldify   git clone https://github.com/jantic/DeOldify.git    hat keine Releases oder Tags, das heißt, wir arbeiten mit dem   Branch. Ich bin der Meinung, dass mit dem neuesten Master jederzeit alles funktionieren sollte. Aber nur für den Fall, hier ist eine Revisionsnummer, mit der ich alles getestet habe: DeOldify Master-    . Wenn Sie möchten, können Sie es sich ansehen: be725ca6c5f411c47550df951546537d7202c9bc   # Optional cd DeOldify git checkout be725ca6c5f411c47550df951546537d7202c9bc cd ..  Installieren Sie anschließend alle Python-Abhängigkeiten:   pip3 install --user -r DeOldify/requirements.txt pip3 install --user -r DeOldify/requirements-colab.txt pip3 install --user -r DeOldify/requirements-dev.txt  Erstellen Sie als Nächstes ein Verzeichnis für die Modelle und laden Sie das Modell herunter:   mkdir -p DeOldify/models wget https://data.deepai.org/deoldify/ColorizeArtistic_gen.pth -O DeOldify/models/ColorizeArtistic_gen.pth  Das ist es! Die Umgebung ist bereit; der schwierigste Teil liegt hinter uns. Jetzt schreiben wir ein bisschen Python-Code.  Alles einfärben  Die für uns interessanteste und nützlichste Funktion ist   . ModelImageVisualizer.plot_transformed_image()  Wir müssen lediglich den entsprechenden Code schreiben.  Hier ist meine Implementierung:   #!/usr/bin/python3 from deoldify import device from deoldify.device_id import DeviceId # choices: CPU, GPU0...GPU7 device.set(device=DeviceId.GPU0) from deoldify.visualize import * import warnings import sys import os warnings.filterwarnings("ignore", category=UserWarning, message=".*?Your .*? set is empty.*?") # Play with this constant! render_factor = 35 input_dir = sys.argv[1] output_dir = sys.argv[2] if not os.path.isdir(input_dir): print("input directory is not a directory or not exist") sys.exit(1) if os.path.exists(output_dir): print("out directory is already exist") sys.exit(1) os.makedirs(output_dir) root_dir = Path(os.environ['PYTHONPATH']) colorizer = get_image_colorizer(root_folder=root_dir, artistic=True) for filename in os.listdir(input_dir): f = os.path.join(input_dir, filename) if os.path.isfile(f) and (f.endswith(".png") or f.endswith(".jpg") or f.endswith(".jpeg")): image_path = colorizer.plot_transformed_image( path=f, results_dir=Path(output_dir), render_factor=render_factor, compare=True, watermarked=False ) print("{} ready".format(image_path))  Sie können es beliebig kopieren, einfügen und ändern.  Das Skript liest alle   ,   und   Bilder aus dem Verzeichnis, das als erstes Skriptargument übergeben wurde, und färbt sie ein. Die Ergebnisse werden in dem Verzeichnis gespeichert, das als zweites Skriptargument übergeben wurde. Beachten Sie, dass das Ausgabeverzeichnis nicht existieren darf; das Skript erstellt es selbst. Ich habe das Skript in der Datei   gespeichert, Sie können aber auch einen anderen Speicherort und Namen verwenden, wenn Sie das bevorzugen. .png .jpg .jpeg Sandbox/runner.py  Versuchen wir es! Ich habe ein Schwarzweißfoto in   abgelegt und das Ausgabeverzeichnis ist   : Sandbox/photos/in Sandbox/photos/out   # from Sandbox directory PYTHONPATH=./DeOldify/ python3 runner.py photos/in/ photos/out/  Die Umgebungsvariable   muss auf das Verzeichnis   verweisen. PYTHONPATH DeOldify  Hier ist das Ergebnis: 

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

Read My Stories

Dieses Audio ist in der Originalsprache der Geschichte produziert!

So kolorieren Sie ein Schwarzweißfoto

About Author

KOMMENTARE

Hängeetiketten

DIESER ARTIKEL WURDE VORGESTELLT IN

Related Stories

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Management Community!

HackerNoon Decoded: The Top 10 Countries Where HackerNoon Is the Most Active

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our AI Community!

Genuine Content Creation in the Age of AI: Why Startups Need Quality Content

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Management Community!

HackerNoon Decoded: The Top 10 Countries Where HackerNoon Is the Most Active

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our AI Community!

Genuine Content Creation in the Age of AI: Why Startups Need Quality Content

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps