6個文件，看看在最新的OpenCV中，它們是如何發揮作用的。
在配置使用的過程中，需要注意使用較高版本的VS避免編譯器兼容問題；由於DNN程序的運行依賴於訓練成功的模型，因此需要預先下載准備；此外如果出現各種報錯，需要對症下葯。
此外，由於需要使用common.hpp文件，所以需要引入dnn目錄到include中
=====================================================================================友善的分割線============================
為了程序的成功運行，需要先前往
"Download caffemodel and prototxt files:\n"
" http://eecs.berkeley.edu/~rich.zhang/projects/2016_colorization/files/demo_v2/colorization_release_v2.caffemodel\n"
" https://raw.githubusercontent.com/richzhang/colorization/master/colorization/models/colorization_deploy_v2.prototxt\n";
下載相關模型。
導入.cpp程序，直接運行的話，會報這些錯誤：
那么這個錯誤主要是說samples不存在。雖然我也不知道這個以 samples開頭的命名空間是用來做什么的，但是它的目的就是獲得model的幾個地址，那么可以直接寫死。
修改成這樣，特別注意輸入的灰色圖像要轉換成3通道。
總的來說，應該是由於訓練的關系：在自然場景下的效果要比室內的好；自然的比人工的好。
這個非常有趣，下一步可以在特定領域下的訓練；不同模型的替換上面下功夫。
疑問：算法是怎樣推斷出貓的顏色的了？
嘿嘿，瞎搞一下
幽靈貓，對了，給動漫配色如何？
差強人意呀，但是如果專門使用動漫的數據集才進行訓練，會不會好一些？
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