基于OpenAI API接口向GPT4v上传图像进行图像分析
1.MXnet深度学习环境及GluonCV深度学习包的安装2.Python遍历文件夹中的文件并根据文件类型将文件分类储存3.对ERA5数据进行区域提取及时间处理4.基于街景全景照片数据计算SVF(天空开阔度)5.基于transbigdata包获取交通线路和站点的邻接表及shp文件6.gephi导入networkx:使用经纬度绘图并根据情景计算节点指标与网络整体指标(关联gephi导入networkx一文)7.备忘:爬取poi代码8.基于Python+MXnet预训练模型的街景图像语义分割代码9.基于Python Sklearn的机器学习代码(备忘)
10.基于OpenAI API接口向GPT4v上传图像进行图像分析
11.保持校园网自动登录的代码备忘: 基于webdriver和chrome12.Python Selenium+cookie+XPATH爬取数据13.Python web自动化爬虫-selenium/处理验证码/Xpath14.0803/代码import openai import base64 from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key='xxxxxxxxx', base_url='https://api.openai.com/v1'#可根据镜像站修改 ) #图片转base64函数 def encode_image(image_path): with open(image_path, "rb") as image_file: return base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8') #输入图片路径 image_path = "xxxxxx" #原图片转base64 base64_image = encode_image(image_path) #提交信息至GPT4o response = client.chat.completions.create( model="xxx",#选择模型 messages=[ { "role": "system", "content": "You are a helpful assistant." }, { "role": "user", "content":[ { "type": "text", "text": "xxxxxxxxxxxxxxxxxx" }, { "type": "image_url", "image_url":{ "url": f"data:image/jpeg;base64,{base64_image}" } }, ] } ], stream=True, ) reply = "" for res in response: content = res.choices[0].delta.content if content: reply += content print(content) print('reply:',reply)
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一些代码
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