本文详细探讨了如何使用 GPT4 代码解释器(Interpreter)进行图像处理。文章首先介绍了在 GPT4 执行环境中预装的一些 Python 图像处理库，包括 opencv-python、Pillow、imageio、scikit-image 和 matplotlib。这些库为 GPT4 提供了基本的图像处理能力。
然后，作者通过一系列实例来展示如何使用这些库进行基本的图像处理。首先是灰度处理，这是图像处理中常见的一种操作，可以降低图像的复杂性，减少计算量，并简化分析过程。作者使用了一个经典的 Lena 图像来演示灰度处理的过程，并提供了完整的处理代码。
接下来，作者展示了如何进行更多的图像处理操作，包括 Sobel 边缘检测、阈值分割、旋转、对比度拉伸和高斯模糊等。这些操作都是图像处理中常见的技术，可以用于提取图像的特征，或者改变图像的视觉效果。
此外，文章还介绍了如何使用这些库制作 GIF 动画。作者首先展示了如何制作一个 Lena 图像的旋转动画，然后又展示了如何制作一个展示 GDP 变化的动态柱状图。这些动画可以用于展示图像或数据的动态变化，为数据分析提供了更直观的视觉效果。
然而，尽管 GPT4 代码解释器具有强大的图像处理能力，但它也有一些限制。作者指出，由于 GPT4 的图像处理能力完全依赖于预置的 Python 库，因此它不能完成一些复杂的图像处理或图像识别任务，如背景去除或人脸区域识别等。此外，由于 GPT4 的执行环境限制，它无法运行深度学习模型来实现这些任务。
尽管如此，作者认为 GPT4 仍然是一个强大的代码编写和调试工具，对于编程初学者来说，它能解释复杂的代码段，并展示代码示例，从而辅助他们学习。
总的来说，这篇文章为我们提供了一个深入了解 GPT4 代码解释器在图像处理方面能力的机会，同时也揭示了其在处理复杂任务时的一些限制。
全文：
https://selfboot.cn/2023/07/12/gpt4_code_interpreter_image/