Для раскраски чёрно-белых фотографий можно использовать различные подходы, например, написать свой алгоритм на языке Python. Одним из таких алгоритмов является подход, основанный на использовании нейронных сетей. Для реализации этого алгоритма потребуется установить библиотеки TensorFlow и Keras. Основная идея алгоритма - использование концепции автоэнкодера. Автоэнкодер - это нейронная сеть, которая может использоваться для сжатия данных путем кодирования и декодирования информации. В данном случае мы будем использовать автоэнкодер для изучения зависимостей между черно-белым и цветным изображениями. Приведу пример кода для загрузки черно-белого изображения и его преобразование в цветное с помощью использования нейронной сети на основе автоэнкодера.

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
import cv2

# загружаем черно-белое изображение
img = cv2.imread('bw_image.jpg', 0)
height, width = img.shape

# создаем автоэнкодер
autoencoder = keras.models.Sequential([
    keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=3, strides=1, padding='same', input_shape=(height, width, 1)),
    keras.layers.BatchNormalization(),
    keras.layers.Activation('relu'),
    keras.layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=3, strides=2, padding='same'),
    keras.layers.BatchNormalization(),
    keras.layers.Activation('relu'),
    keras.layers.Conv2D(filters=128, kernel_size=3, strides=2, padding='same'),
    keras.layers.BatchNormalization(),
    keras.layers.Activation('relu'),
    keras.layers.UpSampling2D(),
    keras.layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=3, strides=1, padding='same'),
    keras.layers.BatchNormalization(),
    keras.layers.Activation('relu'),
    keras.layers.UpSampling2D(),
    keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=3, strides=1, padding='same'),
    keras.layers.BatchNormalization(),
    keras.layers.Activation('relu'),
    keras.layers.Conv2D(filters=2, kernel_size=3, strides=1, padding='same')
])

# компилируем модель
autoencoder.compile(loss='mse', optimizer='adam')

# преобразовываем входное изображение и создаем массив для цветного изображения
gray = img.reshape((1, height, width, 1))
color = np.zeros((1, height, width, 2))

# обучаем модель на основе черно-белого изображения
autoencoder.fit(gray, color, epochs=50, batch_size=1)

# обработка изображения, получение результатов
color_img = autoencoder.predict(gray)
color_img = color_img.reshape((height, width, 2)).astype(np.uint8)

# сохраняем цветное изображение
cv2.imwrite('color_image.jpg', color_img)

В данном примере мы загружаем черно-белое изображение с помощью библиотеки OpenCV. Затем мы создаем модель автоэнкодера с помощью библиотеки TensorFlow и Keras. Мы используем сверточные слои для изучения зависимостей между черно-белым и цветным изображениями, а также слои BatchNormalization для нормализации данных. После компиляции модели мы преобразовываем входное черно-белое изображение в массив и создаем массив для цветного изображения. Затем мы обучаем модель на основе черно-белого изображения и получаем цветное изображение с помощью метода predict. Мы сохраняем цветное изображение с помощью библиотеки OpenCV. В зависимости от качества обучения модели и соответствия данных, полученное цветное изображение может оставаться существенно отличающимся от оригинального. Поэтому, в зависимости от приложения, могут быть использованы различные подходы к решению задачи раскраски чёрно-белых фотографий.