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通过截图识别菜品利用截图检测数学公式根据截图生成前端UI代码可视化图像复现案例一案例二
更多可以使用的方向
制作人:川川 辛苦测评,如果对你有帮助支持一下书籍:https://item.jd.com/14049708.html 通过截图识别菜品想象一下这种场景:你拿出手机,对着一道美味的麻婆豆腐拍照,但你不知道它的名字。通过图像识别和人工智能,你可以轻松解决这个问题。只需上传图片,AI就能为你识别并告诉你这是麻婆豆腐。这种技术的单一性和人工智能的结合,使我们的生活更加便捷。 问一个麻婆豆腐看看?回复如下: 现在,让我们考虑一个考研高数选择题的场景。你有一张数学题的照片,但你想要答案。通过截图和人工智能,你可以得到准确的答案。这种技术的单一性和人工智能的结合,使学习变得更加高效。 这里我选一个考研高数的选择题测试: 你可以让AI通过截图生成前端UI代码,省去了繁琐的编码工作。这使得单一性和人工智能的结合成为了开发者的利器。你只需提供截图,AI就能为你生成相应的前端UI代码,让你的应用界面设计变得更加简单。 提问: 给我生成代码: 继续让他帮我复现一个UI: 根据代码,我得到结果如下UI结果: 人工智能不仅可以识别图像,还能生成代码,帮助你可视化图像复现。你可以上传一张图像,然后AI会生成代码,让你可以轻松地可视化相似的图像。这一技术的单一性和人工智能的结合,为图像处理提供了新的可能性。 案例一例如这个图: 结果如下,可以看到基本实现,具体只不过就是数据的调整: 复现这个图: 返回代码如下: import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # 创建数据 data = { 'sample': ['M1', 'M2', 'M3', 'M8', 'M9', 'M10'], 'group': ['G1', 'G1', 'G1', 'G2', 'G2', 'G2'], 'PC1': [0.5, -0.4, 0.2, -0.5, 0, 0.5], 'PC2': [0.5, -0.4, 0.2, 0.3, 0, -0.2] } df = pd.DataFrame(data) color_map = {'G1': 'blue', 'G2': 'red'} # 绘制散点图 for group, color in color_map.items(): mask = df['group'] == group plt.scatter(df[mask]['PC1'], df[mask]['PC2'], color=color, s=100, label=group) plt.title('PCA Plot1') plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.grid(True) plt.axhline(0, color='black',linewidth=0.5) plt.axvline(0, color='black',linewidth=0.5) plt.legend() plt.show()运行如下,可以看到基本复现,完全OK: 除了上述应用,单一性和人工智能的结合还可以应用于文本识别、对象识别、数据提取、翻译、辅助视觉障碍人士、图像搜索、图像编辑和增强、教育与学习、问题解决以及比较与分析等领域。这个结合为各种领域带来了更多可能性。 |
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