Сделать фото черно белым

Шаг 3

Как только вы нажмете эту пиктограмму, вы увидите настройки значений каждого цвета (см. рисунок)

Обратите внимание, что Photoshop сохранил всю информацию о цветах в изображении, просто отображает его как ЧБ, но вся ваша информация о цветах сохранена

Это также дает вам больший контроль по изменению ЧБ, так как вы можете настроить его по каждому цвету отдельно. Но имейте в виду, что вы не должны  выходить за пределы допустимых значений цветов слишком далеко, иначе вы начнете видеть неровности и рваные полоски в градиентных областях, таких как небо. Вы увидите это при просмотре изображения немедленно, если начнете слишком сильно двигать ползунки, так что сразу поймете, о чем я сейчас говорю.

Step 1: Lab Color Space

Usually, we are used to coding a color photo using the RGB model. The RGB color model is an additive color model in which red, green and blue light are added together in various ways to reproduce a broad array of colors. The name of the model comes from the initials of the three additive primary colors, red, green, and blue.

But, the model that will be used on this project is the «Lab».

The CIELAB color space (also known as CIE L*a*b* or sometimes abbreviated as simply «Lab» color space) is a color space defined by the International Commission on Illumination (CIE) in 1976. It expresses color as three numerical values, L* for the lightness and a* and b* for the green–red and blue-yellow color components.

The color space L * a * b * was created after the theory of opposing colors, where two colors cannot be green and red at the same time, or yellow and blue at the same time. CIELAB was designed to be perceptually uniform with respect to human color vision, meaning that the same amount of numerical change in these values corresponds to about the same amount of visually perceived change.

Unlike the RGB color model, Lab color is designed to approximate human vision. It aspires to perceptual uniformity, and its L component closely matches human perception of lightness. The L component is exactly what is used as input of the AI model, that was train to estimate the remained components, «a» and «b».

Why Three Models?

There are now three models to choose from in DeOldify. Each of these has key strengths and weaknesses, and so have different use cases. Video is for video of course. But stable and artistic are both for images, and sometimes one will do images better than the other.

More details:

  • Artistic — This model achieves the highest quality results in image coloration, in terms of interesting details and vibrance. The most notable drawback however is that it’s a bit of a pain to fiddle around with to get the best results (you have to adjust the rendering resolution or render_factor to achieve this). Additionally, the model does not do as well as stable in a few key common scenarios- nature scenes and portraits. The model uses a resnet34 backbone on a UNet with an emphasis on depth of layers on the decoder side. This model was trained with 5 critic pretrain/GAN cycle repeats via NoGAN, in addition to the initial generator/critic pretrain/GAN NoGAN training, at 192px. This adds up to a total of 32% of Imagenet data trained once (12.5 hours of direct GAN training).
  • Stable — This model achieves the best results with landscapes and portraits. Notably, it produces less «zombies»- where faces or limbs stay gray rather than being colored in properly. It generally has less weird miscolorations than artistic, but it’s also less colorful in general. This model uses a resnet101 backbone on a UNet with an emphasis on width of layers on the decoder side. This model was trained with 3 critic pretrain/GAN cycle repeats via NoGAN, in addition to the initial generator/critic pretrain/GAN NoGAN training, at 192px. This adds up to a total of 7% of Imagenet data trained once (3 hours of direct GAN training).
  • Video — This model is optimized for smooth, consistent and flicker-free video. This would definitely be the least colorful of the three models, but it’s honestly not too far off from «stable». The model is the same as «stable» in terms of architecture, but differs in training. It’s trained for a mere 2.2% of Imagenet data once at 192px, using only the initial generator/critic pretrain/GAN NoGAN training (1 hour of direct GAN training).

Because the training of the artistic and stable models was done before the «inflection point» of NoGAN training described in «What is NoGAN???» was discovered, I believe this amount of training on them can be knocked down considerably. As far as I can tell, the models were stopped at «good points» that were well beyond where productive training was taking place. I’ll be looking into this in the future.

Ideally, eventually these three models will be consolidated into one that has all these good desirable unified. I think there’s a path there, but it’s going to require more work! So for now, the most practical solution appears to be to maintain multiple models.

Шаг 2

Далее, большинство людей пытаются пойти в главное меню,  выбрать Изображение > Режим  (Image > Mode) и изменить цветовой профиль на «Градации серого» (Grayscale).

Не делайте этого!

Короче говоря, вы в самом деле изменяете цветовой профиль, это означает, что вы теряете пиксельную информацию в цветах. Но вы ведь не хотите этого, вы хотите сохранить как можно больше информации в изображении, насколько это возможно.

То, что вы хотите сделать, делается с использованием настроек  черно-белого. Вы можете получить доступ к ним либо из верхнего меню Изображение > Режим > Черно-белый (Image > Adjustments > Black&White) или в боковой панели справа нажмите на кнопку настроек (как показано на рисунке), а затем нажмите на ЧБ значок, который обозначен черным прямоугольником, разделенным на черное и белое по диагонали.

Lenka

Lenka — это бесплатное приложение для профессиональной чёрно-белой съёмки. Оно имеет простой интерфейс поэтому, быстро освоившись с управлением и функционалом приложения, вы можете полностью сосредоточиться на процессе создания фотографий.

В разработке Lenka принимал участие всемирно известный фотограф Кевин Абош. Приложение было создано во Франции и ориентировано на фотолюбителей и профессионалов.

Пожалуй, это самое мощное и функциональное приложение для создания чёрно-белых фотографий.

Lenka для iOSLenka для Android

От редакции: Друзья, спасибо вам за прочтение этой статьи!

Если она была вам полезна или просто понравилась, поделитесь, пожалуйста ею в любой социальной сети. Сделать это можно нажав на одну из кнопок соц.сетей под статьёй.

Это отличный стимул для развития сайта и признак того, что мы делаем контент, который интересен для вас, дорогие читатели! А ведь нет ничего лучше, чем делать что-то полезное и интересное людям!

Больше полезной информации и новостей в нашем Telegram-канале «Уроки и секреты фотографии». Подписывайся!  
  Метки: Мобильная фотография, Программы, Редактирование

Об авторе: spp-photo.ru

Hipstamatic / Oggl

Это не просто одно приложение. Это два независимых чёрно-белых фильтра от одного разработчика. Они уже стали своеобразной классикой, и если вы с ними знакомы, то знаете, что они предлагают широкий набор стилизаций под различные типы плёнки.

Hipstamatic позволяет вам выбрать комбинацию плёнки и объектива, прежде, чем вы сделаете снимок.

Цена приложения составляет 229 рублей.

Что касается Oggl, то оно работает аналогично Hipstamatic, но в отличие от последнего, его можно загрузить бесплатно. Кроме того, фильтр с различными комбинациями объективов и типов плёнки накладывается на уже отснятую фотографию. Это приложение отлично подходит для экспериментов с отснятыми ранее изображениями.

Колоризация фото онлайн с помощью нейросети. 3 варианта, позволяющие раскрасить чёрно-белые снимки без помощи фотошопа.

Для колоризации фото онлайн предлагаю использовать три нейросети: colourise, algorithmia и colorizer от deepai. Каждый из сайтов позволяет раскрасить чёрно-белые снимки, но отличается как по качеству результата, так и по разрешению фотографий на выходе.

Начну с нейросети, показывающей худшие результаты, закончу лучшей, выдающей наиболее качественные результаты и отличающейся высоким разрешением колоризированных фото.

Algorithmia позволяет сделать быструю колоризацию фото, но приемлемый вариант выдаёт только для снимков с минимумом деталей, без глубоких теней, без сложных узоров. Но даже это не гарантирует того, что на фото не будет пятен, цветных градиентов, выходящих за границы колоризированного объекта, как и других искажений.

Окно онлайн-колоризации и финальный результат с многочисленными искажениями и пятнами:


Пример колоризированного фото и сайта Algorithmia.

2 вариант для создания колоризированных фото — нейросеть colorizer от deepai.

Нейросеть Colorizer часто оставляет крупные области без окрашивания, может сильно искажать цвета, куда сильнее, чем это делают другие нейросети, без использования API сохраняет фотографии в очень небольшом разрешении.

Возможно, с использованием API результат будет намного лучше, но «из коробки» снимки в минимальном качестве — это явно не то, что хочется получить после колоризации семейного альбома.


Хотя Colorizer сумел лучше выделить фон и модель, тон кожи сильно ушёл в красный, а отдельные участки кожи стали выглядеть пятнистыми.

Колоризация фото онлайн с помощью нейросети станет намного проще, если использовать 3 вариант — colourise.

Colourise выдаёт лучший вариант среди сравниваемых нейросетей, но при этом хуже справляется с выделением и цветокоррекцией мелких объектов. Зато при использовании Colourise намного реже появляются пятна, размер фото намного больше, а тон выглядит ближе к «колоризированным вручную» снимкам.

К сожалению, для этого снимка не удалось добиться идеального результата. Я бы предпочёл получить нечто среднее между Colourise и Colorizer:


Пример «золотой середины» с раскрашиванием чёрно-белых изображений.

Несмотря на очевидные плюсы вроде большего размера кадров на выходе, отсутствия водяных знаков или «ядерных» оттенков, у Colourise есть очевидные минусы.

Самые главные — это долгое ожидание генерации фото и наличие капчи, которую нужно проходить как перед рендерингом, так и перед выбором картинки.

Рабочее меню Colourise:


Колоризация фото онлайн с помощью нейросети Colourise — демо с раскрашенной ч\б картинкой и страница для добавления фото с капчей.

Рекомендую не двигать ползунок, а нажимать сразу «Download result», либо переходить к добавлению нового снимка, если колоризация фото онлайн вас не удовлетворила. Для этого нужно нажать «Color new photo» и снова ввести капчу. Рекомендую не тянуть с выбором снимков, так как период обновления капчи довольно небольшой (менее минуты).

Из этого выявляется ещё один немаловажный минус: колоризация фото онлайн с помощью нейросети Colourise может занять намного больше времени и потрепать нервы сильнее, чем все предыдущие варианты.

Вариант 3 — Онлайн

С этим разобрались, пойдем дальше. Бывает такое, что времени бежать к компьютеру нет, а черно-белая фотография нужна ну очень срочно. В такие моменты спасают онлайн редакторы.

Загрузил фотографию, получил нужную обработку. Таких сервисов конечно же много, но зачастую не все они работают правильно. Возможны искажения изображения, ухудшение качества и многие другие неприятности. Рассмотрим несколько стабильно работающих онлайн сервисов.

IMGonline.com сайт предлагающий различные функции от обработки изображении до поиска отличий среди двух фотографии, по-моему, это дополнительный плюс данному сервису.

Здесь можно выбрать качество фотографии, формат изображения, так же возможно сделать автоматическую гамму-коррекцию. Простой и понятный интерфейс сайта, быстрая обработка, качественный снимок. Заслуженное первое место среди сайтов.

  • Второе место достается online-photo-converter.com, сайт позволяющий преобразовать несколько цветных фото в черно-белое, тут так же можно сделать гамма-коррекцию и выбрать качество + можно повысить четкость, убрать шум из фото, сжать, изменить расширение изображения.
  • Третий фаворит — online-fotoshop.ru, функциональный онлайн редактор, содержит в себе не только чб, но и другие винтажные фильтры.

Присутствуют инструменты, которые позволяют изменять снимок, отражение, яркость, контраст, виньетка, обрезка, рамки и многое другое. Если в вашем телефоне или компьютере категорически мало места, то online-fotoshop.ru отличный вариант редактора. Достаточно включенного интернета.

Сroper.ru и четвертое место, простой онлайн сервис для обработки в чб стиле. Если вы не любитель сидеть за компьютером и являетесь продвинутым пользователем телефона, то этот список для вас.

Разумеется редакторов для обработки фото тысячи, и может даже больше. Сделать нужное изображение в черно-белом стиле можно в любом редакторе, но знали ли вы, что есть специальные приложения с огромным количеством чб фильтров.

Казалось бы какая разница, черно-белое оно и есть черно-белое. Но нет, каждый из них имеет свой оттенок, где-то темнее, где-то светлее, насыщеннее.

Как сделать черно-белое фото цветным прямо на iPhone или iPad

Для этого необходимо лишь иметь iPhone или iPad с установленной на нем iOS 10 или более свежей версией ОС. Далее, необходимо скачать из App Store приложение Spectrum (ссылка размещена ниже), загрузить на устройство нужные черно-белые изображения (или сделать ч/б фото при помощи камеры) и приступить непосредственно к процессу колоризации. 

Разукрасить снимок в Spectrum проще простого – программа делает все автоматически, используя комплекс алгоритмов для определения границ областей и подбора цветов для них. Пользователю остается лишь водить специальным вертикальным разделителем по фотографии и наслаждаться магией преображения цвета.

Получившееся в результате изображение можно сразу же сохранить в Фотопленку, а также отправить в социальные сети (Instagram, Facebook) или переслать друзьям в сообщении.

Примеры, сделанные нами:

По материалам yablyk

Способ #3:

Делаем черно-белое изображение с помощью корректирующего слоя «Черно-белое»

Этот способ тоже предельно прост и быстр, преимущество его в том, что при использование корректирующих слоёв программа Фотошоп вносит изменения и поправки в специальный корректирующий слой, а не в оригинальное изображенное, которое мы решили сделать черно-белым. Ещё у нас есть такие возможности как: обратить назад весь процесс редактирования, управлять непрозрачностью слоя, включать и отключать видимость слоя. Такой способ позволяет получить более красивое черно-белое изображение в отличии от предыдущих.

Шаг 1:

Итак, фотография у нас уже открыта. Теперь переходим в панель «Коррекция», если она у Вас закрыта, то открываем её через верхнее меню Окно/Коррекция. Находим в панели «Коррекция» корректирующий слой «Черно-белое» и щелкаем по нему.

Чтобы открыть панель корректирующие слои, заходим в верхнее меню Окно/Коррекция

Шаг 2:

После того как Вы щелкнули по корректирующему слою «Черно-белое«, наше изображение преобразовалось в черно-белое и появилось окошко с ползунками. В этом окошке с помощью множества простых параметров, Вы можете подогнать эффект черно-белого под себя, так как Вам больше нравится. Перемещайте ползунки, пока не добьетесь контрастного черно-белого изображение. Движение регуляторов вправо окрашивает области, которые ранее были окрашены в соответствующий регулятору цвет, в более светлый оттенок серого, а движение регуляторов наоборот влево окрашивает области в более темный оттенок серого.

Вверху этого окошка, Вы можете выбрать уже готовые наборы или создать свой собственный набор и затем сохранить его через меню «треугольник с полосками», который находится в верхнем правом углу окошка. Если Вы кликните по кнопке «Авто«, Фотошоп автоматически выберет параметры, как по его мнению должно выглядеть черно-белое изображение. Вот что получилось у меня.

Вот что получилось у меня

Requirements

FFmpeg command line tools
«A complete, cross-platform solution to record, convert and stream audio and video.»

Linux (Ubuntu)

The simplest of all the land is our friend Ubuntu, where the following command would suffice for installation of ffmpeg library.
Make sure that ffmpeg is in your bin path etc if you are unable to enter in terminal after restart or after reinvoking bashrc using «source».

$ sudo apt-get install ffmpeg

Mac OS (Homebrew)

The simplest way to install ffmpeg on Mac OS X is with Homebrew.
Once you have Homebrew installed install ffmpeg from the Terminal with the following:

Windows

wget (Windows only necessary step)

running getModels.sh requires ‘wget’ which is not native to Windows 10
«A command-line utility for retrieving files using HTTP, HTTPS and FTP protocols.»

extract the contents of the zip folder and add the directory containing only the extracted files to your PATH environment variables.
start a new Command Prompt and the wget command should be available

$ wget --version

After entering the -V —version command you should see something similar to the following command prompt output:

GNU Wget 1.19.4 built on mingw32.
... *a bunch of versioning text*...
    /win32dev/misc/wget/out64/lib/libiconv.a
    /win32dev/misc/wget/out64/lib/libunistring.a -lws2_32
...*a bunch of versioning text*...
Copyright (C) 2015 Free Software Foundation, Inc.
License GPLv3+: GNU GPL version 3 or later
... *a bunch of licensing text*...

Navigate back to the ‘colorize-video/’ directory and run

$ getModels.sh

Python

I used Python 3.6.5, 3.6.2 and 2.7.15

https://www.python.org/downloads/
When working on Windows I found that Python 3 was necessary for cv2.dnn «dnn» module use in the colorization step.

Packages

$ pip install numpy
$ pip install opencv-python
$ pip install imutils
  • Imutils

I found that Python 3 was necessary for cv2.dnn «dnn» module use in this step.
Potentially needing:

pip3 install opencv-contrib-python

Structure

*models/*  contains the models used in this example we use Facial Landmark detection 68 points.
*images/*  contains images 
*greyimages/*  contains grey scale images for colorization
*greyimages/coloredimages/*  contains colorized images 

Installation

Open a terminal in the headpose directory and run (with sudo if needed on your system):

$ pip install -r requirements.txt

Now you should have installed the necessary packages

You still need to download the models:

#Specify the paths for the 2 model files
protoFile = "./models/colorization_deploy_v2.prototxt"
weightsFile = "./models/colorization_release_v2.caffemodel"
#weightsFile = "./models/colorization_release_v2_norebal.caffemodel"

# Load the cluster centers
.pts_in_hull.npy')

Give privilages to run the shell script to start application

$ chmod +x getModels.sh
$ chmod +x all_colorize.sh
$ chmod +x colorized_pngs2vid.sh
$ chmod +x pngs2vid.sh

Then run the shell script

$ ./getModels.sh

Как раскрасить картинку в фотошопе: простой гайд для новичков

Сразу хотим сказать, что этот метод потребует гораздо больше времени, чем предыдущий. Также здесь понадобятся минимальные навыки работы в Фотошопе, и чем их больше – тем красивее будет результат.

Загружаем снимок в Photoshop и создаем новый пустой слой. Далее используем инструмент «Быстрое выделение» и кликаем на объекты, которые собираемся перевести в один цвет.

Используйте клавишу Alt, чтобы снять выделение с ненужной области

Выбираем инструмент «Кисть», подбираем подходящий цвет и зарисовываем выделенные фрагменты.

Если хотите, чтобы оттенки были не слишком насыщенными, можете уменьшить непрозрачность и нажим кистиДля того, чтобы сохранить присутствие теней и цветовых переходов, измените способ наложения слоя на «Перекрытие»Так уже выглядит гораздо естественнее

Те же самые операции повторяем и с остальными объектами на фото. Напомним последовательность:

  • создаем новый слой;
  • выделяем фрагмент;
  • наносим нужный цвет;
  • изменяем режим наложения слоя.

Для удобства лучше каждый новый слой называть в соответствии с окрашиваемым фрагментом

Если обрабатывать края не слишком аккуратно, то это обязательно будет заметно и рисунок станет выглядеть неестественно. Рекомендуем воспользоваться функцией «Размытие по Гауссу» с небольшим радиусом, чтобы немного сгладить все несовершенства.

В разделе «Фильтр» выберите пункт «Размытие», а затем – «Размытие по Гауссу». Дальше просто управляйте радиусом, пока не добьетесь органичного результата

Давайте посмотрим, что получилось в итоге. Слева – исходник фотографии, которую мы потом обесцветили, справа – ее цветная версия.

В целом, новое изображение выглядит вполне естественно, хотя и многие оттенки отличаются от тех, что были в оригинальном варианте

Подводя итог, можно сказать, что сделать черно-белое фото цветным в Фотошопе гораздо труднее и дольше, чем с помощью онлайн-сервиса. Для сравнения скажем, что весь процесс у нас занял больше часа, хотя в Algorithmia все было бы готово уже через несколько секунд. Правда результат в Photoshop получается более органичным и предсказуемым, да и все моменты вы можете контролировать самостоятельно.

Пока что это все способы, позволяющие раскрасить черно-белое фото. Поэтому определяйтесь, что для вас важнее – оперативность или качество результата, и скорее используйте на практике все полученные советы!

Как сделать черно-белое фото цветным на онлайн-сервисе Сolourise

Программисты и аналитики сингапурской компании GovTech запустили проект Сolourise на основе искусственного интеллекта для колоризации классических старых фотографий. Команда поставила себе цель – создать изображения с правдоподобными цветами. Но никто не сможет дать гарантии, что новая фотография в точности отображает фактическое положение дел на снимке. Надо сказать, что колоризация является активно изучаемой областью. Можно вспомнить хотя бы раскрашенные в России классические черно-белые фильмы, получившие вторую жизнь. Идеальным результат быть не может – одни фотографии лучше поддаются обработке, а другие – хуже. Нравится новое фото тоже не всем.

Создатели сервиса гарантируют, что загруженные пользователями фотографии не будут предоставляться третьей стороне. Немного расскажем о том, как появился на свет этот интересный сайт.

Ручная колоризация фотографии является очень трудоемким процессом. Специалисту необходимо сперва детально изучить исторический, культурный и географический контекст работы и подобрать соответствующие требуемые цвета. Затем черно-белое фото раскрашивают с помощью программ. Чаще всего это обычный Photoshop. Такова очень упрощенная схема. Аналогично свои задачи решает и компьютерная программа. Она должна идентифицировать объекты на черно-белом фоне и определить для них приемлемый цвет с учетом прошлого опыта. Затем происходит раскраска.

Команда из Сингапура использовала методику глубокого обучения Generative Adversarial Networks (GAN). В нее входит одна нейронная сеть с миллионами параметров, пытающаяся предсказать значения цвета для разных черно-белых пикселей на основе особенностей изображения и другая, пытающая определить фотореалистичность сгенерированных цветов по сравнению с аналогичными фотографиями. Модель продолжает самообучение до тех пор, пока генератор создает «поддельные» цвета.

Для обучения модели был использован набор из 500 тысяч старых доступных фотографий и множество графических процессоров NVIDIA V100. Для улучшения результатов была задействована открытая библиотека изображений от Google. Это помогло обработать части тела, с которыми оригинальная модель плохо работала: руки, ноги, трудно идентифицируемые конечности. Помощь Google увеличила и скорость обучения.

Первоначально модель работала на локальном кластере внутри офиса – доступ к ней имела лишь команда разработчиков. Чтобы результат был виден всем, потребовалось веб-приложение, через которое сервис мог бы получать запросы снаружи. В качестве облачного провайдера была выбрана платформа Google. Она позволяет защититься от атак, хранить и кэшировать статический контент, балансировать и распределять нагрузку.

Этап окрашивания требует значительных вычислительных мощностей и занимает около 3 секунд. Задачей постановки запросов в бэкенд занимается NGINX-сервер. Он может попросить пользователя повторить попытку позже, если частота входящих запросов превышает скорость работы внутренних служб. Ключевым моментом архитектуры является автоматическое масштабирование виртуальных машин в зависимости от объема трафика. Это позволяет экономить средства, так как дополнительные мощности активируются только в случае запроса на них.

Сервис Colourise хорошо себя показал на изображениях с высоким разрешением, на которых значительную часть фотографии занимают люди. Хорошо справляется и с пейзажами. Итоговые изображения выглядят правдоподобно, если на них есть объекты, присутствующие в обучающем наборе. Модель правильно определяет их и раскрашивает нужным образом.

А вот если на фотографии оказывается нечто нераспознанное, может получиться забавный эффект окклюзии. В компьютерном зрении это важная проблема, связанная с трудностями идентификации частично показанных объектов.

Оцените статью
Рейтинг автора
5
Материал подготовил
Андрей Измаилов
Наш эксперт
Написано статей
116
Добавить комментарий