颜色分层说明书

系统架构

典型的B/S架构
第一层 浏览器层
第二层 nginx做反向代理（根据情况是否需要）
第三层 后台服务接口
第四层 数据库/文件系统(根据情况是否需要保存结果来定)

图像增强和边缘平滑

图像增强和边缘平滑处理有两种解决方案:

1. 第一种是自己来实现，OpenCV/GPUImage来实现
   这个主要通过调整图像对比度，亮度，锐化，去除噪声，白平衡，去雾，清晰度等操作来实现。OpenCV/GPUImage实现了大部分的功能，可以参考GPUImage来在GPU层面上实现或者OpenCV在上来实现。实现上难度不多，在考虑哪些因素对增强/边缘平滑影响比较大的时候，需要进行多次的验证。对于测试来说，需要很多的测试场景来进行保证。

优点: 可以根据需求进行变更，可修改性强。
缺点:需要花费比较多的时间，进行大量的验证和测试

2. 可以调用第三方平台的API 。
   考虑到第三方平台的图像处理已经经过市场考验，因此基本上能极大缩短开发时间，这样能快速进入到下一个阶段。
   百度/腾讯/佐糖等都有图像增强的api接口，可以拿来直接使用。下图是佐糖(https://picwish.cn/pricing?tab=individual)的价格表：
   

优点: 调用简单，不需要复杂的逻辑进行图像增加/平滑处理，有问题可以向第三方平台咨询。稳定性，安全性都有保证。
缺点: 由于代码在第三方，如果有新的功能在第三方平台未提供，需要等第三方平台来处理。

图像增强和边缘平滑

图像按照颜色分层。

1. 读取图像：并确保您已将其存储在正确的路径中。

2. 转换颜色空间：将图像从BGR（蓝绿红）转换为HSV（色相饱和度值），以便更好地识别颜色。

3. 确定颜色阈值：在HSV空间中，使用颜色阈值来确定要识别的颜色。

4. 执行形态学转换：使用形态学转换来消除图像中的噪声并填充颜色块。

5. 查找颜色块的轮廓

6. 选择最大轮廓并绘制矩形框

7. 像素颜色提取

8. 重新对整个图片进行逐个像素的上色或者调整透明度，画出每一层

最近，ChatGPT可是风头无两。

ChatGPT

以下内容来自官网：

We’ve trained a model called ChatGPT which interacts in a conversational way. The dialogue format makes it possible for ChatGPT to answer followup questions, admit its mistakes, challenge incorrect premises, and reject inappropriate requests.

感受一下

直接上图

直接就把Frida hook的代码给写出来了。太强了！！！

这个分析还是比较客观的

上知天文，下知地理，强！！

不只是有代码，还有注释。恐怖如斯呀。

写在最后

去年我在看相关报道的消息，以为不会有什么能够取代编程，但真正感受到ChatGPT后，颇为震撼，也许编程终将会被人工智能取代吧。我想那应该还需要很长的路要走。

ChatGPT也不是100%正确，合理使用确实能协助工作。
第一次写这个是在4月份，当时使用的vscode的插件是super chatgpt，依稀记得当时chatgpt 4刚出不久。由于种种原因，社区不让发表，我在公众号里面发表了。当时免费的插件很难找到了。而现在chatgpt免费的插件随处可见。

最近看了一篇文章，说chatgpt证明了千禧年数学难题中的P != NP，颇感震惊，至于消息真假还是让子弹飞一会吧。今年这爆炸性科技新闻挺多，室温超导从年初到年终两次被提及，但都是"雷声大，雨点小"。chatgpt我现在觉得也有点这个意思，但不可否认，它确实是人工智能领域的一大进步。从目前的发展看，取代人进行编程完全不可能，看日后的发展吧。