paintschainer项目
github:https://github.com/pfnet/PaintsChainer
tensorflow实现:https://github.com/mizti/tensor_paint
在线测试:http://paintschainer.preferred.tech/index_en.html
启动paintschainer web服务:
server.py
继承CGIHTTPRequestHandler类实现了web服务器
CGIHTTPRequestHandler类的主要功能函数为do_POST、do_GET,参考:https://docs.python.org/2/library/cgihttpserver.html
看到该项目中的do_POST函数中下面两行,于是明白了post_process实现了图片上传、paint_process才是真正的网络预测部分。
网站后台逻辑:
cgi_exe.py
网络定义:
lnet.py + unet.py
使用chainer框架
网络训练:
train_128.py + train_x2.py
使用chainer框架
训练数据的读取和预处理:
img2imgDataset.py
使用chainer框架
其中包括把RGB图像转换为YUV图像的方法(使用opencv)、以及三个读取数据准备数据的类
RGB转YUV(注意opencv2和3中转换方法的名不同,需要做区别:
cv2.COLOR_RGB2YUV
cv2.COLOR_BGR2YUV
def cvt2YUV(img):
(major, minor, _) = cv2.__version__.split(".")
if major == '':
img = cv2.cvtColor( img, cv2.COLOR_RGB2YUV )
else:
img = cv2.cvtColor( img, cv2.COLOR_BGR2YUV )
return img
RGB与YUV概念:
根据三基色原理,任意一种色光F都可以 用不同分量的R、G、B三色相加混合而成。
其中,r、 g、b分别为三基色参与混合的系数。当三基色分量都为0(最弱)时混合为黑色光;而当三基色分量都为k(最强)时混合为白色光。调整r、g、b三个系数的 值,可以混合出介于黑色光和白色光之间的各种各样的色光。
那么YUV又从何而来呢?在现代彩色电视系统中,通常采用三管彩色摄像机或彩色CCD摄 像机进行摄像,然后把摄得的彩色图像信号经分色、分别放大校正后得到 RGB,再经过矩阵变换电路得到亮度信号Y和两个色差信号R-Y(即U)、B-Y(即V),最后发送端将亮度和色差三个信号分别进行编码,用同一信道发送 出去。这种色彩的表示方法就是所谓的YUV色彩空间表示。
采用YUV色彩空间的重要性是它的亮度信号Y和色度信号U、V是分离的。如果只有Y信号 分量而没有U、V分量,那么这样表示的图像就是黑白灰度图像。彩色电视采用YUV空间正是为了用亮度信号Y解决彩色电视机与黑白电视机的兼容问题,使黑白 电视机也能接收彩色电视信号。
RGB与YUV换算:
Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B
U = -0.147R - 0.289G + 0.436B
V = 0.615R - 0.515G - 0.100B
R = Y + 1.14V
G = Y - 0.39U - 0.58V
B = Y + 2.03U
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