以下是一个使用Python编写的程序，将OpenCV、YOLO、STT和GPT组合在一起，实现图像目标检测、语音转文字和自然语言生成的功能。
```python
import cv2
import time
import speech_recognition as sr
import openai
import numpy as np
# 加载YOLO模型
net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg")
# 加载类名
with open("coco.names", "r") as f:
classes = [line.strip() for line in f.readlines()]
# 配置OpenAI
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
# 初始化语音识别器
r = sr.Recognizer()
# 初始化摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
# 读取图像帧
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 将图像帧转换为Blob格式
blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1/255, (416, 416), swapRB=True)
# 输入图像到YOLO模型中，得到检测结果
net.setInput(blob)
output_layers = net.getUnconnectedOutLayersNames()
layer_outputs = net.forward(output_layers)
# 解析检测结果
boxes = []
confidences = []
class_ids = []
for output in layer_outputs:
for detection in output:
scores = detection[5:]
class_id = np.argmax(scores)
confidence = scores[class_id]
if confidence > 0.5:
center_x = int(detection[0] * frame.shape[1])
center_y = int(detection[1] * frame.shape[0])
w = int(detection[2] * frame.shape[1])
h = int(detection[3] * frame.shape[0])
x = center_x - w // 2
y = center_y - h // 2
boxes.append([x, y, w, h])
confidences.append(float(confidence))
class_ids.append(class_id)
# 应用非极大值抑制（NMS）来去除重叠的边界框
indices = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.4)
# 显示检测结果
for i in indices:
i = i[0]
box = boxes[i]
x, y, w, h = box
label = f"{classes[class_ids[i]]}: {confidences[i]:.2f}"
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(frame, label, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
# 显示图像帧
cv2.imshow("frame", frame)
# 检测是否有语音输入
with sr.Microphone() as source:
audio = r.listen(source, timeout=1, phrase_time_limit=5)
try:
# 语音转文字
text = r.recognize_google(audio, language="zh-CN")
print("You said:", text)
# 使用OpenAI生成回复
prompt = f"我看到了一个{classes[class_ids[0]]}，它是{confidences[0]:.2f}的置信度。你说：{text}"
response = openai.Completion.create(engine="davinci", prompt=prompt, max_tokens=50)
reply = response.choices[0].text.strip()
print("AI said:", reply)
except sr.UnknownValueError:
pass
# 按下q键退出程序
if cv2.waitKey(1) == ord("q"):
break
# 释放摄像头和窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
这个程序使用了OpenCV的dnn模块加载YOLO模型进行目标检测，使用SpeechRecognition库进行语音转文字，使用OpenAI API进行自然语言生成。
程序通过摄像头读取图像帧，在图像帧中进行目标检测，并通过语音输入获取用户的输入。然后程序使用OpenAI API生成回复，并将回复输出到控制台。程序将不断循环执行这些步骤，直到用户按下q键退出程序。
请注意，这个程序仅仅是一个示例，您需要自己修改和优化程序，以适应您的应用场景。
本文介绍了如何通过STT（语音转文字）、TTS（文字转语音）和GPT实现类似微信聊天的语音对话功能。利用OpenAI的GPT进行核心对话，科大讯飞的API处理音频转换，并提供了前端实现的详细步骤，包括Vue和Element UI的使用。
最低0.47元/天 解锁文章
扫一扫
474
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
