-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 11.7k
/
Copy pathcolorizeVideo.cpp
166 lines (137 loc) · 7.65 KB
/
colorizeVideo.cpp
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
// This code is written by Sunita Nayak at BigVision LLC. It is based on the OpenCV project.
// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in this distribution and at http://opencv.org/license.html
// Usage example: ./colorizeVideo.out greyscaleVideo.mp4
#include <opencv2/dnn.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace cv::dnn;
using namespace std;
// the 313 ab cluster centers from pts_in_hull.npy (already transposed)
static float hull_pts[] = {
-90., -90., -90., -90., -90., -80., -80., -80., -80., -80., -80., -80., -80., -70., -70., -70., -70., -70., -70., -70., -70.,
-70., -70., -60., -60., -60., -60., -60., -60., -60., -60., -60., -60., -60., -60., -50., -50., -50., -50., -50., -50., -50., -50.,
-50., -50., -50., -50., -50., -50., -40., -40., -40., -40., -40., -40., -40., -40., -40., -40., -40., -40., -40., -40., -40., -30.,
-30., -30., -30., -30., -30., -30., -30., -30., -30., -30., -30., -30., -30., -30., -30., -20., -20., -20., -20., -20., -20., -20.,
-20., -20., -20., -20., -20., -20., -20., -20., -20., -10., -10., -10., -10., -10., -10., -10., -10., -10., -10., -10., -10., -10.,
-10., -10., -10., -10., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 10., 10., 10., 10., 10., 10., 10.,
10., 10., 10., 10., 10., 10., 10., 10., 10., 10., 10., 20., 20., 20., 20., 20., 20., 20., 20., 20., 20., 20., 20., 20., 20., 20.,
20., 20., 20., 30., 30., 30., 30., 30., 30., 30., 30., 30., 30., 30., 30., 30., 30., 30., 30., 30., 30., 30., 40., 40., 40., 40.,
40., 40., 40., 40., 40., 40., 40., 40., 40., 40., 40., 40., 40., 40., 40., 40., 50., 50., 50., 50., 50., 50., 50., 50., 50., 50.,
50., 50., 50., 50., 50., 50., 50., 50., 50., 60., 60., 60., 60., 60., 60., 60., 60., 60., 60., 60., 60., 60., 60., 60., 60., 60.,
60., 60., 60., 70., 70., 70., 70., 70., 70., 70., 70., 70., 70., 70., 70., 70., 70., 70., 70., 70., 70., 70., 70., 80., 80., 80.,
80., 80., 80., 80., 80., 80., 80., 80., 80., 80., 80., 80., 80., 80., 80., 80., 90., 90., 90., 90., 90., 90., 90., 90., 90., 90.,
90., 90., 90., 90., 90., 90., 90., 90., 90., 100., 100., 100., 100., 100., 100., 100., 100., 100., 100., 50., 60., 70., 80., 90.,
20., 30., 40., 50., 60., 70., 80., 90., 0., 10., 20., 30., 40., 50., 60., 70., 80., 90., -20., -10., 0., 10., 20., 30., 40., 50.,
60., 70., 80., 90., -30., -20., -10., 0., 10., 20., 30., 40., 50., 60., 70., 80., 90., 100., -40., -30., -20., -10., 0., 10., 20.,
30., 40., 50., 60., 70., 80., 90., 100., -50., -40., -30., -20., -10., 0., 10., 20., 30., 40., 50., 60., 70., 80., 90., 100., -50.,
-40., -30., -20., -10., 0., 10., 20., 30., 40., 50., 60., 70., 80., 90., 100., -60., -50., -40., -30., -20., -10., 0., 10., 20.,
30., 40., 50., 60., 70., 80., 90., 100., -70., -60., -50., -40., -30., -20., -10., 0., 10., 20., 30., 40., 50., 60., 70., 80., 90.,
100., -80., -70., -60., -50., -40., -30., -20., -10., 0., 10., 20., 30., 40., 50., 60., 70., 80., 90., -80., -70., -60., -50.,
-40., -30., -20., -10., 0., 10., 20., 30., 40., 50., 60., 70., 80., 90., -90., -80., -70., -60., -50., -40., -30., -20., -10.,
0., 10., 20., 30., 40., 50., 60., 70., 80., 90., -100., -90., -80., -70., -60., -50., -40., -30., -20., -10., 0., 10., 20., 30.,
40., 50., 60., 70., 80., 90., -100., -90., -80., -70., -60., -50., -40., -30., -20., -10., 0., 10., 20., 30., 40., 50., 60., 70.,
80., -110., -100., -90., -80., -70., -60., -50., -40., -30., -20., -10., 0., 10., 20., 30., 40., 50., 60., 70., 80., -110., -100.,
-90., -80., -70., -60., -50., -40., -30., -20., -10., 0., 10., 20., 30., 40., 50., 60., 70., 80., -110., -100., -90., -80., -70.,
-60., -50., -40., -30., -20., -10., 0., 10., 20., 30., 40., 50., 60., 70., -110., -100., -90., -80., -70., -60., -50., -40., -30.,
-20., -10., 0., 10., 20., 30., 40., 50., 60., 70., -90., -80., -70., -60., -50., -40., -30., -20., -10., 0.
};
int main(int argc, char **argv)
{
string videoFileName;
string device;
// Take arguments from command line
if (argc == 3)
{
device = argv[2];
}
else if (argc == 2)
device = "cpu";
else
{
cout << "Please input the greyscale video filename." << endl;
cout << "Usage example: ./colorizeVideo.out greyscaleVideo.mp4" << endl;
cout << "If you want to use GPU device instead of CPU, add one more argument." << endl;
cout << "Usage example: ./colorizeVideo.out greyscaleVideo.mp4 gpu" << endl;
return 1;
}
videoFileName = argv[1];
cv::VideoCapture cap(videoFileName);
if (!cap.isOpened())
{
cerr << "Unable to open video" << endl;
return 1;
}
cout << "Input video file: " << videoFileName << endl;
string protoFile = "./models/colorization_deploy_v2.prototxt";
string weightsFile = "./models/colorization_release_v2.caffemodel";
Mat frame, frameCopy;
int frameWidth = cap.get(CAP_PROP_FRAME_WIDTH);
int frameHeight = cap.get(CAP_PROP_FRAME_HEIGHT);
string str = videoFileName;
str.replace(str.end() - 4, str.end(), "");
string outVideoFileName = str + "_colorized.avi";
VideoWriter video(outVideoFileName, VideoWriter::fourcc('M','J','P','G'), 60, Size(frameWidth,frameHeight));
// fixed input size for the pre-trained network
const int W_in = 224;
const int H_in = 224;
Net net = dnn::readNetFromCaffe(protoFile, weightsFile);
if (device != "gpu")
{
cout << "Using CPU device" << endl;
net.setPreferableBackend(DNN_TARGET_CPU);
}
else
{
cout << "Using GPU device" << endl;
net.setPreferableBackend(DNN_BACKEND_CUDA);
net.setPreferableTarget(DNN_TARGET_CUDA);
}
// setup additional layers:
int sz[] = {2, 313, 1, 1};
const Mat pts_in_hull(4, sz, CV_32F, hull_pts);
Ptr<dnn::Layer> class8_ab = net.getLayer("class8_ab");
class8_ab->blobs.push_back(pts_in_hull);
Ptr<dnn::Layer> conv8_313_rh = net.getLayer("conv8_313_rh");
conv8_313_rh->blobs.push_back(Mat(1, 313, CV_32F, Scalar(2.606)));
vector<float> timer;
for(;;)
{
cap >> frame;
if (frame.empty()) break;
frameCopy = frame.clone();
double t = (double) cv::getTickCount();
// extract L channel and subtract mean
Mat lab, L, input;
frame.convertTo(frame, CV_32F, 1.0/255);
cvtColor(frame, lab, COLOR_BGR2Lab);
extractChannel(lab, L, 0);
resize(L, input, Size(W_in, H_in));
input -= 50;
// run the L channel through the network
Mat inputBlob = blobFromImage(input);
net.setInput(inputBlob);
Mat result = net.forward();
// retrieve the calculated a,b channels from the network output
Size out_size(result.size[2], result.size[3]);
Mat a = Mat(out_size, CV_32F, result.ptr(0, 0));
Mat b = Mat(out_size, CV_32F, result.ptr(0, 1));
resize(a, a, frame.size());
resize(b, b, frame.size());
// merge, and convert back to BGR
Mat coloredFrame, chn[] = {L, a, b};
merge(chn, 3, lab);
cvtColor(lab, coloredFrame, COLOR_Lab2BGR);
t = ((double)cv::getTickCount() - t)/cv::getTickFrequency();
timer.push_back(t);
coloredFrame = coloredFrame.mul(255);
coloredFrame.convertTo(coloredFrame, CV_8U);
video.write(coloredFrame);
}
cout << "Time taken : " << accumulate(timer.begin(), timer.end(), 0.0) << " secs" << endl;
cout << "Colorized video saved as " << outVideoFileName << endl << "Done !!!" << endl;
cap.release();
video.release();
return 0;
}