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OCR+ChatGPT ist eine schwierige Aufgabe bei der Identifizierung von Lebensmittelzutaten!
OCR+ChatGPT ist eine schwierige Aufgabe bei der Identifizierung von Lebensmittelzutaten!
Hallo zusammen.
Ich habe Ihnen bereits ein Programm zur Identifizierung von Zutatenlisten vorgestellt. Dieses Mal verwenden wir ChatGPT, um es umzuwandeln.
Die allgemeine Idee davor bestand darin, OCR zu verwenden, um den Text der Zutatenliste zu identifizieren, und dann einen Crawler zu entwickeln, um die detaillierten Informationen zu jeder Zutat zu crawlen (Crawl-Baidu-Enzyklopädie).
Es gibt zwei Unterschiede in diesem Programm: Erstens werden die Zutatendetails durch den Aufruf von ChatGPT abgerufen, wodurch das Crawlen entfällt und genauere Ergebnisse erzielt werden.
Zweitens verwendet das Webentwicklungs-Framework Gradient Gradio und Streamlit. Beide sollen es dem KI-Personal erleichtern, schnell ein Framework für Web-Apps zu erstellen.
Der Quellcode wurde gepackt, siehe Ende des Artikels.
Fügen Sie einfach den Kerncode ein
1. OCR-Erkennung mit Paddle
def __init__(self): self.paddle_ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=False, lang="ch") def ocr(self, img): result = self.paddle_ocr.ocr(img, cls=True)
ocr kann das vorab trainierte Modell direkt verwenden oder Sie können selbst ein Texterkennungsmodell trainieren. Es wurde bereits zuvor eingeführt und wird hier nicht wiederholt.
2. Zutatendetails abrufen
Verwenden Sie eine Dropdown-Liste, um die identifizierten Zutaten anzuzeigen
Klicken Sie auf jede Zutat und rufen Sie die API von ChatGPT auf, um Zutatendetails zu erhalten Zusätzliches Dialogfeld. Unterstützen Sie die weitere Kommunikation mit ChatGPT
Die Verwendung von ChatGPT erfordert auch Magie und API-Schlüssel, jeder muss es selbst lösen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonOCR+ChatGPT ist eine schwierige Aufgabe bei der Identifizierung von Lebensmittelzutaten!. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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