OpenCV自带dnn的Example研究（2）— colorization

这个博客系列，简单来说，今天我们就是要研究

6个文件，看看在最新的OpenCV中，它们是如何发挥作用的。

在配置使用的过程中，需要注意使用较高版本的VS避免编译器兼容问题；由于DNN程序的运行依赖于训练成功的模型，因此需要预先下载准备；此外如果出现各种报错，需要对症下药。

此外，由于需要使用common.hpp文件，所以需要引入dnn目录到include中

=====================================================================================友善的分割线============================

为了程序的成功运行，需要先前往

  "Download caffemodel and prototxt files:\n"

  "  http://eecs.berkeley.edu/~rich.zhang/projects/2016_colorization/files/demo_v2/colorization_release_v2.caffemodel\n"

  "  https://raw.githubusercontent.com/richzhang/colorization/master/colorization/models/colorization_deploy_v2.prototxt\n";

下载相关模型。

导入.cpp程序，直接运行的话，会报这些错误：

那么这个错误主要是说samples不存在。虽然我也不知道这个以 samples开头的命名空间是用来做什么的，但是它的目的就是获得model的几个地址，那么可以直接写死。

修改成这样，特别注意输入的灰色图像要转换成3通道。

总的来说，应该是由于训练的关系：在自然场景下的效果要比室内的好；自然的比人工的好。

这个非常有趣，下一步可以在特定领域下的训练；不同模型的替换上面下功夫。

疑问：算法是怎样推断出猫的颜色的了？

嘿嘿，瞎搞一下

幽灵猫，对了，给动漫配色如何？

差强人意呀，但是如果专门使用动漫的数据集才进行训练，会不会好一些？

来自为知笔记(Wiz)

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