Colorare le foto con il machine learning

Che il machine learning (apprendimento automatico) occupi un posto d’onore nell’ambito del riconoscimento delle immagini o dell’OCR (riconoscimento dei caratteri) è cosa risaputa, ma che lo si possa utilizzare per colorare delle foto in bianco e nero mi ha in un certo senso stupito.

E’ quanto sono riusciti a fare Richard Zhang, Phillip Isola e Alexei Efros dell’Università di Berkeley in California. Il loro algoritmo di deep learning è stato addestrato con circa un milione di immagini e per ora solo nel 20% dei casi riesce ad ingannare l’occhio in presenza di soggetti umani, ovvero nel restante 80% ci si accorge dell’artificio. Ma si tratta di un buon risultato iniziale che certamente sarà migliorato in futuro. Al contrario con i paesaggi siamo già a buon punto.

Per i più scettici è possibile fare dei test sul campo collegandosi al sito http://demos.algorithmia.com/colorize-photos/ ed inserendo il link di una foto da colorare o servendosi di quelle di prova.

Ho fatto una verifica con una foto disponibile su Google ed ecco il risultato

Foto originale in bianco e nero
Foto originale in bianco e nero
Rendering a confronto con l'originale
Rendering a confronto con l’originale
Foto colorata
Foto colorata

Direi abbastanza realistica.

Tutto il materiale relativo alla ricerca (con un documento di ben 10 MB) è disponibile su Github all’indirizzo http://richzhang.github.io/colorization/

Tra l’altro c’è la possibilità di utilizzare delle API per creare delle applicazioni custom.

Per accedere ai servizi di Algorithmia occorre registrarsi. Sono previsti dei piani a pagamento ma anche uno free che mette a disposizione 5000 crediti mensili (più altri 5000 al momento dell’iscrizione).

E’ consigliabile leggere con cura le informazioni relative all’algoritmo che si intente utilizzare per avere un’idea dei “costi” in termini di crediti. Giusto per fare due conti al volo: normalmente un secondo di elaborazione costa un credito, quindi se l’esecuzione richiede 10 secondi spenderemo 10 crediti e quindi potremo far girare l’algoritmo 500 volte in un mese.

Tuttavia si possono acquistare crediti aggiuntivi a prezzi abbordabili oppure acquisirne se si contribuisce alla crescita della community.

Tornando all’argomento principale del post sto immaginando le possibili applicazioni, ad esempio in campo cinematografico, anche se il bianco e nero ha sempre il suo intramontabile fascino.

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