给图像上上色，带给你一个精彩的世界

一、需求描述

人们的生活越过越丰富多彩。可是家里珍藏已久的旧相册，经过岁月的冲洗边角旮旯儿已泛黄。旧照片是对过往岁月的真实记录，爷爷奶奶年轻时的相貌，衣着、神态，遵循着过去的潮流和规范。去年，百度联合新华社献礼改革开放40周年，发起“给旧时光上色”活动，借助AI的力量，“唤醒”爷爷奶奶手中的黑白老照片，让每个人看到那个年代最真实的景象。

其实，借助百度【黑白图像上色】技术，不仅可以给老照片上色，还能给黑白水墨画等上色，让大家体验一把不一样的水墨画，也是一种新奇的感受。

当然，如果能够给一整篇的【黑白漫画】上色，输出【彩色漫画】，那这个【黑白图像上色】技术在这方面会有很大的作为的，相信会受到很多漫画爱好者的喜爱。

或者可以换个思维，对于【漫画制作】这块，应该是先画出黑白轮廓，然后给图片上色，如果合理利用百度【黑白图像上色】技术，那么在画出黑白轮廓后，参考百度【黑白图像上色】技术处理后的图片，然后再调整颜色的深浅明暗，这样可以大大降低漫画【上色】的工作量，提高漫画【上色】的效率，制作出更加精致的漫画。

另外，像儿童读物等文章都会有【插画】，可以利用【黑白图像上色】技术，给文章的【黑白插画】上色，提供更加好看的【彩色插画】。

二、使用攻略

说明：本文采用C# 语言，开发环境为.Net Core 2.1，采用在线API接口方式实现。

（1）平台接入

登陆 百度智能云-管理中心 创建 “图像处理”应用，获取 “API Key ”和 “Secret Key” ：https://console.bce.baidu.com/ai/#/ai/imageprocess/overview/index

（2）接口文档

文档地址：https://ai.baidu.com/docs#/ImageProcessing-API/27271a5c

接口描述：智能识别黑白图像内容并填充色彩，使黑白图像变得鲜活。

请求说明

请求示例

HTTP 方法：POST

请求URL： https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-process/v1/colourize

URL参数：

参数	 值
access_token	通过API Key和Secret Key获取的access_token，参考”Access Token获取”

Header如下：

参数	 值
Content-Type	application/x-www-form-urlencoded

Body中放置请求参数，参数详情如下：

请求参数

参数	是否必选	 类型	 可选值范围	说明
image	 true	 string -	base64编码后大小不超过4M，最短边至少64px，最长边最大800px，长宽比3：1以内。注意：图片的base64编码是不包含图片头的，如（data:image/jpg;base64,）

返回说明

返回参数

字段	是否必选 类型	 说明
log_id	 是	 uint64	 唯一的log id，用于问题定位
image	 否	 string	 base64编码图片

返回示例

{
"log_id": "6876747463538438254",
"image": "处理后图片的Base64编码"
}

（3）源码共享

3.1-根据 API Key 和 Secret Key 获取 AccessToken

 /// 
 /// 获取百度access_token
 /// 
 /// API Key
 /// Secret Key
 /// 
 public static string GetAccessToken(string clientId, string clientSecret)
 {
 string authHost = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token";
 HttpClient client = new HttpClient();
 List> paraList = new List>();
 paraList.Add(new KeyValuePair("grant_type", "client_credentials"));
 paraList.Add(new KeyValuePair("client_id", clientId));
 paraList.Add(new KeyValuePair("client_secret", clientSecret));
 HttpResponseMessage response = client.PostAsync(authHost, new FormUrlEncodedContent(paraList)).Result;
 string result = response.Content.ReadAsStringAsync().Result;
 JObject jo = (JObject)JsonConvert.DeserializeObject(result);
 string token = jo["access_token"].ToString();
 return token;
 }

3.2-调用API接口获取识别结果

1、在Startup.cs 文件 的 Configure(IApplicationBuilder app, IHostingEnvironment env) 方法中开启虚拟目录映射功能：

 string webRootPath = HostingEnvironment.WebRootPath;//wwwroot目录
 app.UseStaticFiles(new StaticFileOptions
 {
 FileProvider = new PhysicalFileProvider(
 Path.Combine(webRootPath, "Uploads", "BaiduAIs")),
 RequestPath = "/BaiduAIs"
 });

2、 建立Index.cshtml文件

2.1 前台代码：

由于html代码无法原生显示，只能简单说明一下：

主要是一个form表单，需要设置属性enctype="multipart/form-data"，否则无法上传图片；

form表单里面有两个控件：

一个Input：type="file"，asp-for="FileUpload" ，上传图片用；

一个Input：type="submit"，asp-page-handler="Colourize" ，提交并返回识别结果。

一个img：src="@Model.curPath"，显示需要上色的图片。

一个img：src="@Model.imgProcessPath"，显示上色后的图片。

最后显示后台 msg 字符串列表信息，如果需要输出原始Html代码，则需要使用@Html.Raw()函数。

2.2 后台代码：

 [BindProperty]
 public IFormFile FileUpload { get; set; }
 private readonly IHostingEnvironment HostingEnvironment;
 public List msg = new List();
 public string curPath { get; set; }
 public string imgProcessPath { get; set; }
 public BodySearchModel(IHostingEnvironment hostingEnvironment)
 {
 HostingEnvironment = hostingEnvironment;
 }
 public async Task OnPostColourizeAsync()
 {
 if (FileUpload is null)
 {
 ModelState.AddModelError(string.Empty, "本地图片！");
 }
 if (!ModelState.IsValid)
 {
 return Page();
 }
 msg = new List();
 string webRootPath = HostingEnvironment.WebRootPath;//wwwroot目录
 string fileDir = Path.Combine(webRootPath, "Uploads//BaiduAIs//");
 string imgName = await UploadFile(FileUpload, fileDir);
 string fileName = Path.Combine(fileDir, imgName);
 string imgBase64 = GetFileBase64(fileName);
 curPath = Path.Combine("/BaiduAIs/", imgName);//需在Startup.cs 文件 的 Configure(IApplicationBuilder app, IHostingEnvironment env)方法中开启虚拟目录映射功能
 string result = GetImageProcessJson(imgBase64, “你的API KEY”, “你的SECRET KEY”);
 JObject jo =(JObject)JsonConvert.DeserializeObject(result);
 try
 {
 string imageProcessBase64 = jo["image"].ToString();
 msg.Add("log_id：" + jo["log_id"].ToString());
 string processImgName = Guid.NewGuid().ToString("N") + ".png";
 string imgSavedPath = Path.Combine(webRootPath, "Uploads//BaiduAIs//", processImgName);
 imgProcessPath = Path.Combine("/BaiduAIs/", processImgName);
 await GetFileFromBase64(imageProcessBase64, imgSavedPath);
 }
 catch(Exception e1)
 {
 msg.Add(result);
 }
 return Page();
 }
 /// 
 /// 上传文件,返回文件名
 /// 
 /// 文件上传控件
 /// 文件绝对路径
 /// 
 public static async Task UploadFile(IFormFile formFile, string fileDir)
 {
 if (!Directory.Exists(fileDir))
 {
 Directory.CreateDirectory(fileDir);
 }
 string extension = Path.GetExtension(formFile.FileName);
 string imgName = Guid.NewGuid().ToString("N") + extension;
 var filePath = Path.Combine(fileDir, imgName);
 using (var fileStream = new FileStream(filePath, FileMode.Create, FileAccess.Write))
 {
 await formFile.CopyToAsync(fileStream);
 }
 return imgName;
 }
 
 /// 
 /// 返回图片的base64编码
 /// 
 /// 文件绝对路径名称
 /// 
 public static String GetFileBase64(string fileName)
 {
 FileStream filestream = new FileStream(fileName, FileMode.Open);
 byte[] arr = new byte[filestream.Length];
 filestream.Read(arr, 0, (int)filestream.Length);
 string baser64 = Convert.ToBase64String(arr);
 filestream.Close();
 return baser64;
 }
 /// 
 /// 文件base64解码
 /// 
 /// 文件base64编码
 /// 生成文件路径
 public static async Task GetFileFromBase64(string base64Str, string outPath)
 {
 var contents = Convert.FromBase64String(base64Str);
 using (var fs = new FileStream(outPath, FileMode.Create, FileAccess.Write))
 {
 fs.Write(contents, 0, contents.Length);
 fs.Flush();
 }
 }
 /// 
 /// 图像处理Json字符串
 /// 
 /// 图片base64编码
 /// API Key
 /// Secret Key
 /// 
 public static string GetImageProcessJson(string strbaser64, string clientId, string clientSecret)
 {
 string token = GetAccessToken(clientId, clientSecret);
 string host = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-process/v1/colourize?access_token=" + token;
 Encoding encoding = Encoding.Default;
 HttpWebRequest request = (HttpWebRequest)WebRequest.Create(host);
 request.Method = "post";
 request.KeepAlive = true;
 string str = "image=" + HttpUtility.UrlEncode(strbaser64);
 byte[] buffer = encoding.GetBytes(str);
 request.ContentLength = buffer.Length;
 request.GetRequestStream().Write(buffer, 0, buffer.Length);
 HttpWebResponse response = (HttpWebResponse)request.GetResponse();
 StreamReader reader = new StreamReader(response.GetResponseStream(), Encoding.Default);
 string result = reader.ReadToEnd();
 return result;
 }

三、效果测试

1、页面：

2、识别结果：

2.1

2.2

2.3

2.4

2.5

四、产品建议

1、试了好几张黑白图片，发现百度的【黑白图片上色】技能给山水、建筑物等实物上色会比较鲜艳，结果也比较满意，而对于纯植物、人物素描等黑白图片则喜欢涂上【红色】，变化不是很大，这方面可能需要再改进一下。

2、如果能够降低对输入图片的大小、长宽的限制，就更好了。

3、如果能给【黑白图像】涂上不同的颜色，然后让用户选择自己喜欢的那张，那就更加好了，毕竟每个人的审美观念不同，喜欢的图片颜色也不一样的。

4、若【黑白图像上色】可以输出多个不同颜色的结果，那么就可以应用到【漫画制作】中去，在漫画完成【线稿】后，可以利用百度【黑白图像上色】技术，提供不用颜色的【上色图】，为漫画【上色】这一步骤提供参考，大大降低【上色】的难度，提高【上色】效率，最终制作出更加精致的【漫画】。

5、可以尝试开发【批量黑白图像】处理功能的应用，比如对一个压缩包、对一个文件夹内的所有图片进行【上色】处理，然后批量输出结果，这样就可以对【黑白漫画】进行【上色】处理，“制作”出【彩色漫画】了。

6、一般像儿童读物等文章都会有【插画】，可以利用【黑白图像上色】技术，给文章的【黑白插画】上色，提供更加好看的【彩色插画】。

原文链接：https://ai.baidu.com/forum/topic/show/953084