gpt-4o看图说话-根据图片回答问题

问题:中国的人口老龄化究竟有多严重?

代码下实现如下:(直接调用openai的chat接口)

import os

import base64

import requests

def encode_image(image_path):

"""

对图片文件进行 Base64 编码

输入:

  • image_path:图片的文件路径

输出:

  • 编码后的 Base64 字符串

"""

二进制读取模式打开图片文件,

with open(image_path, "rb") as image_file:

将编码后的字节串解码为 UTF-8 字符串,以便于在文本环境中使用。

return base64.b64encode(image_file.read()).decode("utf-8")

中文 Prompt 指令

question = "中国的人口老龄化究竟有多严重?"

prompt = (

f"你的任务是根据图片回答问题,{question}详细回答。"

)

对本地多张图片进行 Base64 编码

images = os.listdir("./images")

images.sort()

images.remove('.ipynb_checkpoints')

print(images)

base64_images = [encode_image("./images/" + image) for image in images]

组织用户消息

user_content = [{"type": "text", "text": prompt}]

base64_images = [

{

"type": "image_url",

"image_url": {

"url": f"data:image/jpeg;base64,{base64_image}",

"detail": "high",

},

}

for base64_image in base64_images

]

user_content.extend(base64_images)

messages_template = [{"role": "user", "content": user_content}]

构造请求参数

payload = {

"model": "gpt-4o",

"messages": messages_template,

"max_tokens": 1600,

"temperature": 0,

"seed": 2024,

}

OpenAI API Key

api_key = "sk-xxx"

请求头

headers = {"Content-Type": "application/json", "Authorization": f"Bearer {api_key}"}

发送 POST 请求

response = requests.post(

"https://api.openai.com/v1/chat/completions",

headers=headers, json=payload

)

打印生成结果

print(response.json())

result = response.json()["choices"][0]["message"]["content"]

print(result)

输出结果:

相关推荐
测试员周周4 小时前
【Appium 系列】第16节-WebView-H5上下文切换 — 混合应用的自动化难点
运维·开发语言·人工智能·功能测试·appium·自动化·测试用例
测试19984 小时前
软件测试 - 单元测试总结
自动化测试·软件测试·python·测试工具·职场和发展·单元测试·测试用例
曲幽7 小时前
我用了FastApiAdmin后,连夜把踩过的坑都整理出来了
redis·python·postgresql·vue3·fastapi·web·sqlalchemy·admin·fastapiadmin
杜子不疼.7 小时前
【C++ AI 大模型接入 SDK】 - DeepSeek 模型接入(上)
开发语言·c++·chatgpt
加号37 小时前
【C#】 串口通信技术深度解析及实现
开发语言·c#
sycmancia8 小时前
Qt——编辑交互功能的实现
开发语言·qt
石山代码8 小时前
C++ 内存分区 堆区
java·开发语言·c++
前端若水8 小时前
会话管理:创建、切换、删除对话历史
前端·人工智能·python·react.js
无风听海8 小时前
C# 隐式转换深度解析
java·开发语言·c#
涛声依旧-底层原理研究所9 小时前
残差连接与层归一化通俗易懂的详解
人工智能·python·神经网络·transformer