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我用我的10万条微信聊天记录和280篇博客文章,做了我自己的数字克隆AI

大数据文摘授权转载自超级王登科 作者:DK本人 除了开飞机,做出完美的烤肋排,获得6块腹肌以及让公司赚大钱之外,我一直以来也想做成的一件事,是实现一个聊天机器人。 和多年前简单通过关键词匹配来回复的小黄鸡,到现在已经堪比人类智慧的 chatgpt,聊天AI一直在进步,但他们和我想的都有一些区别。 我在微信上和很多人聊天,有的人聊得多,有的人聊的少,我在群里也会说话,我还会写博客和公众号,我会在很多地方留下评论,我也会发微博,这些是我在网络世界留下的痕迹,某种程度上这些东西构成了世界对我的认知,从这个角度上,

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HoughCircle找圆总结——opencv

Opencv内部提供了一个基于Hough变换理论的找圆算法,HoughCircle与一般的拟合圆算法比起来,各有优势:优势:HoughCircle对噪声点不怎么敏感,并且可以在同一个图中找出多个圆;反观拟合圆算法,单纯的拟合结果容易受噪声点的影响,且不支持一个输入中找多个圆 缺点:原始的Hough变换找圆,计算量很大,而且如果对查找圆的半径不加控制,不但运算量巨大,而且精度也不足,在输入噪声点不多的情况下,找圆效果远不如拟合找圆;为了提高找圆精度,相比拟合法,需要提供更多的参数加以控制,参数要求比较严格,且总体稳定性不佳 OpenCV内的HoughCircles对基础的Hough变换找圆做了一定的优化来提高速度,它不再是在参数空间画出一个完整的圆来进行投票,而只是计算轮廓点处的梯度向量,然后根据搜索的半径R在该梯度方向距离轮廓点距离R的两边各投一点,最后根据投票结果图确定圆心位置,其示意图如图1

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