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七夕了没有男/女朋友怎么办？孤寡机器人帮你！
【AI创造营+七夕特辑】七夕孤寡机器人
- 七夕孤寡机器人
- 查看机器人使用指南
- 内容查看
- 嗨~&&情话&&藏头诗
- 口红
- 孤寡大礼包
- 总结
- 逻辑导图
- 部分代码查看
- 参考项目
- 团队&&致谢
七夕孤寡机器人
查看机器人使用指南
视频：
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内容查看
嗨~&&情话&&藏头诗
口红
孤寡大礼包
总结
怎么样，是不是很刺激，以后妈妈再也不担心我的……
那么到底是怎么样完成的呢？
让我们一起来看看
逻辑导图
部分代码查看
自动回复部分
# 自动回复内容
class MyBot(Wechaty):async def on_message(self, msg: Message):talker = msg.talker()await talker.ready()if msg.text() == "嗨~":await talker.say(reply[0])if msg.text() == "藏头诗":await talker.say(reply[1])if msg.text() == "情话":await talker.say(reply[2])if msg.text() == "口红":await talker.say(reply[3])if msg.text() == "帮助":await talker.say(helptxt)if msg.text()[0] == "1":await talker.say('已经收到你的心意' + msg.text()[1:] + '，正在生产"藏头诗"~~~')print(msg.text()[1:])await talker.say(cts(msg.text()[1:]))if msg.text()[0] == "2":await talker.say('稍等片刻，小助手马上教你说"情话"~~~')await talker.say(qh(msg.text()[1:]))if msg.text() == "口红明细":await talker.say(khdata1)if msg.text() == "口红品牌":await talker.say(khdata2)if msg.type() == Message.Type.MESSAGE_TYPE_IMAGE:await talker.say('已收到图像，开始验证')# 将Message转换为FileBoxfile_box_user_image = await msg.to_file_box()# 获取图片名img_name = file_box_user_image.name# 图片保存的路径img_path = './image/' + img_name# 将图片保存为本地文件await file_box_user_image.to_file(file_path=img_path)await talker.say(kh(img_path))if msg.text() == "大礼包":await talker.say("孤寡~孤寡~孤寡~")time.sleep(3)await talker.say("祝你七夕孤寡~~~")time.sleep(4)await talker.say("你孤寡我孤寡大家一起孤寡寡\n下面是小助手送你的孤寡礼物！")time.sleep(3)for i in range(3):await talker.say("孤寡 孤寡 孤寡 "*50)time.sleep(20)await talker.say("七夕节快乐~~~狗粮管够~~~")
藏头诗部分
def cts(data):long = len(data)if long <= 4:long = 4else:long = 8print(long)module = hub.Module(name="ernie_gen_acrostic_poetry", line=long, word=7)results = module.generate(texts=[data], use_gpu=True, beam_width=1)for result in results:print(results)return result[0]情诗部分
def qh(data):module = hub.Module(name="ernie_gen_lover_words")results = module.generate(texts=[data], use_gpu=True, beam_width=1)for result in results:return result[0]
口红分类部分
# 数据处理
img = Image.open(path) # 打开图片
img = img.convert('RGB')
img = img.resize((100, 100), Image.ANTIALIAS) # 大小归一化
img = np.array(img).astype('float32') # 转换成 数组
img = img.transpose((2, 0, 1)) # 读出来的图像是rgb,rgb,rbg..., 转置为 rrr...,ggg...,bbb...
img = img / 255.0 # 缩放# 模型读取
model_state_dict = paddle.load('./resnet101.pdparams') # 读取模型
model = resnet101() # 实例化模型
model.set_state_dict(model_state_dict)
model.eval()# 预测
ceshi = model(paddle.reshape(paddle.to_tensor(img), (1, 3, 100, 100))) # 测试
val()# 预测
ceshi = model(paddle.reshape(paddle.to_tensor(img), (1, 3, 100, 100))) # 测试
return lablelist[np.argmax(ceshi.numpy())] # 获取值
参考项目
不仅限于以下项目：
[七夕特辑]如何应对灵魂发问：我的这口红是什么……
星际旅行向导机器人（基于paddlehub+wechaty完成）
一步一步教你用wechaty+百度云主机打造一个带你穿越星际的微信机器人
……
团队&&致谢
团队：让我们水到底！
成员：三岁、super松、iterhui、L兮木、七年期限（以上成员均是大佬，不分先后）
致谢：
感谢团队成员的各类建议和合作配合
感谢参考项目的各位大佬帮助
感谢积极帮助解决问题的各路大佬
感谢帮助参考口红类型的各位小姐姐
最后感谢主办方的机会和精良的活动～～～
项目地址：
GitHub地址：
感谢大家的支持与关注，我们下次再见！
祝大家都不孤寡！！！
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