Haré colorización de imágenes en blanco y negro con opencv y deep learning

¿Buscas dar nueva vida a fotos vintage en blanco y negro o automatizar la colorización de imágenes en escala de grises para tu aplicación? Entregaré una solución de colorización de imágenes con alta precisión, impulsada por deep learning, usando Python, OpenCV y redes neuronales preentrenadas de Caffe.

En lugar de ajustes básicos en RGB, este flujo de trabajo aprovecha el espacio de color CIELAB (Lab):

• Canal L (Luminosidad): Aísla la intensidad de la luz de tu imagen en escala de grises original para mantener detalles nítidos y contraste.
• Canales a y b: Predice espectros de color vivos y naturales verde-rojo (a) y azul-amarillo (b) usando modelos de deep learning de Caffe (colorization_release_v2 y pts_in_hull).

Lo que obtendrás:

• Configuración del pipeline de Deep Learning: Arquitectura CNN preentrenada de Caffe configurada mediante el módulo dnn de OpenCV.
• Preprocesamiento en espacio de color Lab: Normalización precisa de la imagen, escalado y extracción del canal $L$.
• Colorización de alta precisión: Los canales $ab$ predichos por IA se vuelven a combinar con la intensidad de luz original ($L$) para producir colores ricos y realistas sin perder detalles originales.
• Código limpio y modular: Script en Python fácil de ejecutar con pasos claros para cargar la imagen, preprocesar, pasar por el modelo, convertir el espacio de color (LAB2BGR) y más.