今天ChatGPT-4的新闻爆了，大家都听说了GPT-4多么的厉害，如果之前的ChatGPT是一个小学生， 那现在就是一个优秀的大学生，再加上博览群书，过目不忘。你说能力恐怖不恐怖。
尤其还擅长写程序，画个草图，一分钟生成你想要的网站。几分钟写一个小游戏。
但是，一本正经的胡说八道的问题仍然在。
这个家伙不仅仅会写程序，还会调程序，你把错误代码贴进去，就给你调好。
chatGPT就已经很牛了，比如昨天我就试了一下。
对于一个对OpenCV 只听过名字的来说，这个题目恐怕有点难。完了ChatGPT立马给了答案。
给出代码：
import cv2
import numpy as np
# 车牌检测
def detect_plate(img):
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_russian_plate_number.xml')
plates = cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(50, 20))
if len(plates) == 0:
return None
else:
# 取最大的车牌区域
max_area = 0
max_plate = None
for (x, y, w, h) in plates:
if w * h > max_area:
max_area = w * h
max_plate = img[y:y + h, x:x + w]
return max_plate
# 字符分割
def segment_chars(plate):
gray = cv2.cvtColor(plate, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0)
thresh = cv2.adaptiveThreshold(blur, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2)
# 垂直方向投影
hist = np.sum(thresh, axis=0)
chars = []
char_start = 0
char_end = 0
for i in range(len(hist)):
if hist[i] > 0 and char_start == 0:
char_start = i
elif hist[i] == 0 and char_start != 0 and char_end == 0:
char_end = i
if char_end - char_start > 10:
chars.append((char_start, char_end))
char_start = 0
char_end = 0
if char_start != 0 and char_end == 0:
chars.append((char_start, len(hist)))
return chars
# 车牌识别
cap = cv2.VideoCapture('video.avi')
while cap.isOpened():
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
plate = detect_plate(frame)
if plate is not None:
chars = segment_chars(plate)
for i, char in enumerate(chars):
cv2.rectangle(plate, (char[0], 0), (char[1], plate.shape[0]), (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow('plate', plate)
cv2.waitKey(0)
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
运行，遇到问题，就问这位程序员。
看都看不懂啊，重点是不需要你懂啊。
按提示进行，成功运行。
这么一长段，我们是在做什么，我们是在调试和测试。
测试写出来的东西，是不是你需要的，并反馈给我们这位程序员。
ChatGPT-4 ，相信，只要你提的出来，他就写的出来。
而写出来的是什么，需要测试来确认，且如何测试，如何考虑的全面，如何避免一些特殊情况，将需要你来提出来，并告诉他。
我们不再害怕修不好Bug, 而害怕提不出问题。
完，大家有条件的都玩一玩，确实好玩。也是一个学习的利器。
当然，其他也重要，提出让他写什么的产品，当然也很重要了。
更重要的，如何和这些天才程序员沟通，学习下prompt很有必要了。
