概述
黑白图像上色模型原理如下图所示，对物件包括背景色（L通道代表的灰度图）使用卷积运算提取特征，然后同样用卷积进行分类，从而尝试给出对灰度图片每个像素点的色彩预期（ab通道）。将ab通道的值Resize到原始图片宽高并与L通道叠加后，转为RGB图片即可得到彩色图像。黑白图像上色模型原理如下图所示，对物件包括背景色（L通道代表的灰度图）使用卷积运算提取特征，然后同样用卷积进行分类，从而尝试给出对灰度图片每个像素点的色彩预期（ab通道）。将ab通道的值resize到原始图片宽高并与L通道叠加后，转为RGB图片即可得到彩色图像。
其中模型的输入为L通道的数据（224，224，1），输出为ab通道的数据（56，56，2）。
如下图所示，昇腾软件栈中存在一个atc模型转换工具，针对本应用，我们需要使用该工具将原始模型转换成系统支持的om模型。
本应用采用了下图所示的模块化设计，通过各模块之间的协调配合完成一张图片的推理输出。
其中各个模块的主要功能点如下所示：
- 1.运行管理资源申请：用于初始化系统内部资源，固定的调用流程。
- 2.加载模型文件并构建输出内存：从文件加载离线模型数据，需要由用户自行管理模型运行的内存，根据内存中加载的模型获取模型的基本信息包含模型输入、输出数据的数据buffer大小；由模型的基本信息构建模型输出内存，为接下来的模型推理做好准备。
- 3.数据预处理：接收外界传递的图像数据，对读入的图像数据进行预处理，然后构建模型的输入数据。
- 4.模型推理：根据构建好的模型输入数据进行模型推理。
- 5.解析推理结果：根据模型输出，解析模型的推理结果。使用OpenCV将转换后的彩色图像数据保存成图片文件。
图像预处理
本应用图像预处理部分，使用OpenCV的imread接口读取图片，读取出来的是BGR格式。模型输入为224×225，因此需要把读取到的图像Resize到224×224。Resize后对数据做归一化处理。如算法设计部分所言，该模型采用Lab色彩空间，因此需要把BGR格式转为Lab格式数据。该模型用L通道数据预测出可能的ab空间数据，所以要从Lab数据中分离出L通道数据。再对所得的数据减均值，即可得到模型需要的输入数据。
模型推理结果后处理
模型推理得到预测出的ab空间数据。首先把得到的数据resize回原图像大小，然后和原图像L通道数据合并，即得到完整Lab图像。把Lab图像转回BGR格式即可保存为jpeg图片，得到上色后的图像。
效果展示
