以下是一个填色脚本的实例，该脚本用于自动为黑白图像上色：

1. 脚本功能简介：

该填色脚本利用深度学算法可以智能识别图像中的不同区域，并依照其纹理、形状和上下文信息自动填充合适的颜色。它适用于黑白照片、以及任何需要上色的黑白图像。

2. 脚本主要步骤：

- 步骤一：加载预解决库和模型。导入必要的Python库如PIL、TensorFlow和Keras，并加载预训练的填色模型。

- 步骤二：读取待解决的黑白图像文件，并对其实预应对，如缩放、归一化等。

- 步骤三：将预应对后的图像输入到模型中实颜色预测。

- 步骤四：将预测出的颜色填充到原始图像的相应区域。

- 步骤五：输出最上色后的图像，并保存到指定文件。

3. 脚本示例代码：

```python

import cv2

import numpy as np

from tensorflow.keras.models import load_model

# 加载模型

model = load_model('colorization_model.h5')

# 读取图像

image = cv2.imread('input_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 预应对图像

image = cv2.resize(image, (256, 256))

image = image.astype(float32) / 255.0

# 预测颜色

prediction = model.predict(np.expand_dims(image, axis=0))

# 填充颜色

colored_image = np.zeros((256, 256, 3), dtype=np.uint8)

colored_image[:, :, 0] = prediction[0][:, :, 0] * 255

colored_image[:, :, 1] = prediction[0][:, :, 1] * 255

colored_image[:, :, 2] = prediction[0][:, :, 2] * 255

# 保存图像

cv2.imwrite('output_image.jpg', colored_image)

```

4. 脚本优势：

- 自动化程度高操作简便。

- 填色效果自然，合原始图像的风格。

- 支持批量应对，适用于大量图像的上色需求。

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