实测，用GPT 4最新的 Code Interpreter 处理图片抠图

Code Interpreter

https://www.element3ds.com/forum.php?mod=viewthread&tid=495857
图片出自

帮我把这个角色扣下来，保存成背景是透明的PNG格式。





这是个什么XX？？？

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U-Net和Mask R-CNN都是著名的深度学习模型，被广泛应用于图像分割任务。这两个模型的预训练权重可以在各种源上找到。常见的选择包括TensorFlow的模型库、PyTorch的模型库和Model Zoo。

U-Net: U-Net并没有官方的预训练模型。但是你可以在GitHub上找到许多用户提供的实现和预训练模型。例如，zhixuhao/unet项目就提供了U-Net模型的TensorFlow和Keras实现。

Mask R-CNN: Mask R-CNN的预训练模型可以在Mask R-CNN's GitHub repository上找到。这个仓库提供了模型的源代码和预训练权重，可以用来进行实例分割和物体检测。

为了使用这些模型，你需要有适当的深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）以及Python环境。你可以按照GitHub仓库中的指示来安装必要的库，下载预训练模型，然后用你自己的图片进行抠图。

需要注意的是，使用深度学习模型通常需要较大的计算资源（特别是GPU），并且需要一些深度学习和Python编程的知识。此外，由于模型通常在特定的数据集上进行训练，所以模型的表现可能会受到输入图像的质量和复杂性的影响。

分享使你快乐！

牛逼

感谢楼主分享

wow感谢分享！

继续追问 它 现在能处理什么？


读取和显示图像：使用matplotlib或PIL库，我可以读取和显示图像。

图像转换：我可以转换图像的颜色空间（例如，从RGB转换到灰度或HSV），调整图像的大小，或者旋转图像。

图像过滤：我可以使用各种滤波器（例如高斯滤波器，中值滤波器等）对图像进行平滑或锐化。

边缘检测：我可以使用例如Canny边缘检测器来找到图像中的边缘。

阈值化：我可以将图像转换为二值图像，其中每个像素要么是黑色，要么是白色。

色彩检测：我可以检测图像中的特定颜色。

基本的图像分割：我可以使用例如OpenCV的findContours函数来进行基本的图像分割。

图像保存：我可以将处理后的图像保存为文件。
形态学操作：我可以使用形态学操作，如腐蚀和膨胀，来处理图像。这些操作通常用于去除小的噪声，分离连接的对象，或者找到对象的边界。

轮廓检测和分析：我可以找到图像中的轮廓，然后计算它们的特性，例如面积，周长，重心，和边界框。

特征检测和描述：我可以使用例如SIFT，SURF，ORB等方法来检测和描述图像中的特征。这些特征可以用于图像匹配，物体识别，或者图像拼接。

模板匹配：我可以使用模板匹配方法来在图像中找到特定的模板或者物体。

图像金字塔：我可以使用图像金字塔来创建不同分辨率的图像。这通常用于图像金字塔匹配或者多尺度特征检测。

直方图操作：我可以计算图像的直方图，或者使用直方图均衡化来改善图像的对比度。

Hough变换：我可以使用Hough变换来检测图像中的直线或者圆。

图像融合：我可以使用图像融合算法来合并多个图像，创建HDR图像，或者做焦点堆叠。
目标跟踪：在视频序列中，我可以追踪特定目标的移动。OpenCV包含了几种目标跟踪算法，如BOOSTING、MIL、KCF、TLD、MEDIANFLOW等。

光流估计：这是一个在视频或连续图像序列中，估计每个像素的运动矢量的过程。这在动作检测、物体跟踪、图像稳定化等任务中非常有用。

立体视觉和深度估计：如果你有立体摄像头（两个或更多的相机），我可以帮你从立体图像对中恢复深度信息。这通常包括相机校准、图像矫正、立体匹配和三维重建。

图像拼接和全景图像创建：如果你有一系列重叠的图像，我可以帮你将它们拼接成一个全景图像。这通常包括特征检测和匹配、图像配准、图像混合等步骤。

图像分类：虽然我不能直接训练深度学习模型，但如果你有一个预训练的图像分类模型，我可以帮你使用它来分类图像。

超分辨率：通过一些先进的算法，我可以帮你增加图像的分辨率，这是一种称为“超分辨率”的技术。

图像去噪和修复：我可以使用各种算法（包括传统的滤波器和更先进的技术，如稀疏表示和低秩模型）来减少图像噪声和修复损坏的图像。

以上这些都是一些比较高级的图像处理和计算机视觉任务，可能需要更多的知识和更大的计算资源。在执行这些任务时，你可能需要使用到OpenCV、scikit-image、PIL、NumPy等库。



能干的很多！但是没有我要的，再见。