大家好,我是闲欢,今天我们继续肝!
这几年抖音真的是火得深入到大街小巷,给无数人带来了可观的收入。
这其中有一个细分品类是修复老照片,内容就是发布一张老照片修复后的效果呈现,流量还很不错。
老照片容易引起人的共鸣,很多人看到老照片尤其人物会联想到自己的某些场景、某些亲人,纪念以及追思,意义重大,甚至有人通过修复老照片,找到失散多年的亲人...
据说引流到淘宝店铺,一年营收千万,看得我直流口水,心想要是我掌握这个技术,是不是可以大赚一笔,从此不再卷程序,做一只躺平的海象!
今天偶然看到一个开源的 Git 项目,主题就是修复老照片,给老照片上色,效果还真不错。
这个项目就是 DeOldify ,在 GitHub 上获得了 15.2k 的小星星,可谓非常火爆了。我甚至在想,那些淘宝店铺的铺主是不是利用这个项目在干活赚钱(疑惑脸)?
快速体验
作者给我们提供了一个多语言版本的接口,调用这个接口我们可以快速地使用项目的能力,来为老照片着色。
我们先来通过这个简单的接口体验一下项目的强大。
import requests
r = requests.post(
"https://api.deepai.org/api/colorizer",
files={
'image': open('/path/to/your/file.jpg', 'rb'),
},
headers={'api-key': 'quickstart-QUdJIGlzIGNvbWluZy4uLi4K'}
)
print(r.json())
运行这段代码前,请将图片路径换成自己本地的老照片路径。
我这里随意使用了一张老照片,原照片是这样的:
运行程序,会在控制台打印一个着色后的照片路径,复制路径到浏览器,我们可以看到着色后的照片:
惊呆了有木有,这效果杠杠滴!
除了获取本地的照片,进行着色,还可以获取网络上的照片。我随意在网络上找了一张黑白照片:
然后使用接口程序:
import requests
r = requests.post(
"https://api.deepai.org/api/colorizer",
data={
'image': 'https://pics0.baidu.com/feed/43a7d933c895d143712f08474bd47c0b5aaf0723.jpeg',
},
headers={'api-key': 'quickstart-QUdJIGlzIGNvbWluZy4uLi4K'}
)
print(r.json())
运行程序,静待数秒之后,控制台会打印输出结果:
这脸蛋顿时就红润起来了!但是有些细节还是没处理好。
总结
这里只是介绍了 DeOldify 最简单的使用方法,只需要几行代码,但是 DeOldify 这么受欢迎,绝对不是这么简单,它背后的原理是非常专业,非常复杂的,有兴趣地可以去它的主页研究一下,它还给进阶者提供了三个不同的训练库,可以将它们下载下来,结合源码自己设置参数进行调试。