5 Cas d'utilisation de l'API vision gp4 (et DALL-E 3)
Table of Contents
- 🐶 Utilisation de la vision par ordinateur pour la catégorisation d'images
- 1.1 Processus de catégorisation d'images
- 1.2 Exemple pratique : recherche d'images contenant des chiens
- 1.3 Limitations de la recherche par mot-clé exact
- 💡 Blanchiment d'image avec IA : une alternative éthique ?
- 2.1 Combinaison de la vision par ordinateur et de l'API Dolly 3
- 2.2 Création d'une nouvelle image basée sur la description de l'image d'origine
- 2.3 Considérations éthiques et légales
- 🌐 Le scraping web avec la vision par ordinateur
- 3.1 Concept de scraping web
- 3.2 Utilisation de gp4 vision pour extraire des informations de sites web
- 3.3 Limitations du scraping web avec gp4 vision
- 🔎 Vérification de site web automatisée avec la vision par ordinateur
- 4.1 Surveillance périodique des sites web
- 4.2 Comparaison des captures d'écran pour détecter les erreurs
- 4.3 Limitations de la méthode de comparaison des captures d'écran
- 🎨 De l'esquisse à un site web fonctionnel
- 5.1 Conversion d'un croquis en un modèle HTML/CSS
- 5.2 Limitations de la conversion d'esquisses en code
- 🔍 Conclusion
- 6.1 Récapitulatif des cas d'utilisation de la vision par ordinateur
- 6.2 Réflexions sur les futurs développements avec gp4 vision
Utilisation de la vision par ordinateur pour la catégorisation d'images 🐶
La vision par ordinateur est une technologie puissante qui permet de catégoriser et d'analyser des images de manière automatisée. L'une des utilisations les plus courantes de la vision par ordinateur est la catégorisation d'images en fonction de leur contenu. Par exemple, on peut utiliser la vision par ordinateur pour trouver des images contenant des chiens dans une collection donnée. Cela permet d'économiser du temps et des ressources, surtout lorsque la collection d'images est très grande.
1.1 Processus de catégorisation d'images
Le processus de catégorisation d'images à l'Aide de la vision par ordinateur est assez simple. Tout d'abord, nous devons fournir un ensemble d'images à un modèle de vision par ordinateur pré-entraîné. Ce modèle analysera chaque image et générera une liste de mots-clés qui décrivent le contenu de l'image. Ces mots-clés peuvent inclure des termes tels que "chien", "chat", "voiture", etc.
1.2 Exemple pratique : recherche d'images contenant des chiens
Prenons un exemple concret. Supposons que nous ayons une collection d'images et que nous souhaitions trouver toutes les images contenant des chiens. Au lieu de parcourir manuellement chaque image, nous pouvons utiliser la vision par ordinateur pour automatiser cette tâche. En utilisant un script Python, nous pouvons boucler à travers chaque image, envoyer l'image à l'API de vision gp4 et demander la génération d'une liste de mots-clés correspondant à l'image. Ensuite, nous enregistrons ces mots-clés dans un fichier JSON, associé à l'image correspondante.
Une fois cette étape terminée, nous pouvons utiliser un autre script Python pour effectuer une recherche par mot-clé dans les données d'images générées. Par exemple, si nous recherchons des images contenant des chiens, nous pouvons saisir le mot-clé "chien" et obtenir une liste d'images qui correspondent à ce critère.
Cependant, il est important de noter que cette recherche ne fonctionne que pour les mots-clés exacts. Si vous recherchez un terme connexe, comme "animaux" plutôt que "chiens", vous ne trouverez pas les images correspondantes.
Pros :
- Automatisation de la recherche d'images basée sur leur contenu
- Économie de temps et de ressources
Cons :
- La recherche par mot-clé exact peut être limitée
- Des fausses correspondances peuvent survenir si les mots-clés ne sont pas précisément adaptés à l'image
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