颜色分类leetcode
灰度图像着色
at
的课程项目。
该项目使用卷积神经网络
(CNN)
对灰度图像进行着色。
存储库是我们开发模型并简要展示结果的地方。
如果您对我们的项目感兴趣，我们欢迎您的贡献。
例如，您可以：
以提高我们模型的性能。
如果你有更好的想法。
团队成员
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学生证：1701213756
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学生证：1701213112
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学生证：1701212974
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学生证：1701213151
动机
随着机器学习的普及，各种应用程序都希望能够简化我们的生活和工作。
模式识别中最先进的机器学习方法使人类能够找到事物的内在关系。
例如，图像识别经常将扫描图片的灰度与数据集进行比较以进行识别。
如何将彩色图片转换为灰度图片在算法研究中备受关注。
然而，该项目打算对灰度图片进行着色，即恢复原始图像。
我们尝试根据灰度分布将灰度映射到
RGB
颜色。
彩色图片包含更多信息（例如
RGB
像素），从而有助于更好地识别。
此外，我们可以应用这种着色算法来修复旧图片。
数据和预处理
我们通过蜘蛛获得自然景观的图像。
图片通过主成分分析
(PCA)
进行分类。
将原始图像转换为标准化的
