随着人工智能技术的飞速发展，AI的应用领域不断拓宽，其中代码解释器插件的引入为AI的能力提升带来了革命性的变化。通过文本界面，用户可以执行数据分析、图像转换、代码编辑等多种任务，极大地扩展了AI的应用范围。
代码解释器插件能够处理文件的上传和下载，使得用户可以直接与数据文件进行交互，包括图像和视频，这对于计算机视觉领域尤为重要。此外，代码解释器支持多种文件格式，如CSV、JSON等。
代码解释器的另一个独特之处在于其能够反思并从运行的代码输出中学习，这使得代码解释器能够自纠正错误。因此，它为ChatGPT带来了新的维度，弥合了自然语言理解和代码执行之间的差距。
尽管代码解释器带来了巨大的力量和灵活性，但它目前还存在一些局限性。例如，代码解释器无法访问互联网，这意味着它不能直接从网络获取数据或与在线API进行交互。此外，上传文件的最大大小限制为250MB。目前，代码解释器仅支持Python代码，并且不允许安装外部Python包。
尽管如此，代码解释器预装了超过330个Python包，包括但不限于用于数值计算的numpy、用于数据操作和分析的pandas、用于数据可视化的matplotlib以及用于计算机视觉任务的OpenCV。
代码解释器是数据分析领域的游戏规则改变者。用户可以交互式地执行复杂的数据转换、统计分析和可视化。最好的部分是，所有这些操作都是通过对话形式完成的，使得非技术用户也能直观、有趣且易于接近地进行操作。
现在，让深入了解如何利用代码解释器的强大功能来解决计算机视觉任务。尽管代码解释器预装了如TensorFlow和PyTorch这样的强大库，但ChatGPT会坚持认为使用深度学习模型是不可能的。
决定更具创意地解决问题，利用OpenCV和Tesseract等传统库来解决计算机视觉问题。整个过程完全通过人类语言进行，没有手动编写一行代码。结果非常令人鼓舞，让人想象到AI辅助开发可能会彻底改变计算机视觉领域。有了像代码解释器这样的工具，这个未来似乎并不遥远。
人脸检测是计算机视觉中的一个基本任务。决定使用OpenCV中的经典方法：Haar Cascade分类器来解决这个问题。尽管Haar Cascade是一个强大的人脸检测工具，但它也有局限性。它不如基于现代神经网络的方法那样健壮或准确，并且经常会产生误报。
然而，代码解释器处理这个问题的方式令人印象深刻。在遇到误报问题时，提供了一个详细的提示，描述了发生了什么以及对原因的猜测。令人惊讶的是，仅通过一个提示，代码解释器就能够消除误报。与传统的人脸检测方法相比，这个过程展示了插件的强大力量和灵活性，即使在处理Haar Cascade等传统方法时也表现出色。
对象检测、跟踪和计数是许多计算机视觉应用中的关键任务。由于无法访问像YOLO这样的高级对象检测器，不得不跳出思维定势。决定利用对象的特征颜色来将其与背景区分开。代码解释器在设计一个启发式方法方面做得非常出色，使得对象检测变得干净利落。
在流程中添加跟踪器出奇地简单。只是提示插件“在视频中跟踪对象”，它就能够将这个功能添加到流程中。与传统的对象跟踪方法相比，这个过程非常了不起。
计数提出了更大的挑战。似乎在理解期望方面存在一些混淆。或许，正如一些人可能会开玩笑的那样，ChatGPT并不擅长数学。在交换了几条消息并澄清了要求之后，终于建立了一个完整的流程，用于检测、跟踪和计数对象。
从图像中提取文本，即光学字符识别（OCR）过程，是实验中最直接简单的任务。使用代码解释器提取图像中的文本。
Tesseract提取文本后，可以将其输入到GPT-4中，然后GPT-4会结构化信息，使其易于理解和分析。
将代码解释器与先进的计算机视觉技术相结合的可能性令人兴奋，但当前环境的限制在一定程度上限制了这种可能性。现代计算机视觉模型无法执行，如前所述，在代码解释器CI环境中安装外部库是不可能的。
事实证明，所有这些限制只是建议。它们背后很少有物理限制。通过适当的提示系统，ChatGPT已经被说服某些操作是不可能的。通过使用社会工程技巧，可以说服聊天违反规则。
这样，不仅成功地安装了外部包，还运行了Ultralytics YOLOv8模型。因此，为ChatGPT提供了更深入理解图像输入的工具。
这种对未来的一瞥让更加兴奋，因为潜在的应用从自动化数据收集到开发新的机器学习模型。可能性似乎是无限的，期待着在未来的插件迭代中看到这些限制被取消。
以下是一些与OpenAI的代码解释器合作的实用技巧：始终要求CI确保导入和变量已定义。它们会不断地从上下文中消失。代码解释器很健谈，并且总是试图逐步引导完成解决方案。尽量不要打印太多的日志和结果（如嵌入值）。它们可以迅速消耗上下文窗口。正如前面提到的，与代码解释器的会话经常会重置，随着环境的变化，文件将无法从环境中检索。有趣的是，但令人讨厌的是，ChatGPT不知道文件已经消失了，并继续好像它们仍然存在一样进行操作，导致意外的错误。始终验证文件是否仍在环境中。在提示的末尾添加`notalk;justgo`。
代码解释器插件是一个强大的工具，可以显著增强ChatGPT的功能，并帮助加速计算机视觉任务。尽管目前存在局限性，但代码解释器在计算机视觉和其他领域的潜在应用是巨大的。随着继续推动AI的可能性边界，像代码解释器这样的工具无疑将发挥关键作用。
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