bonding_w_geimini
B
Bonding W Geimini
简介 :
bonding_w_geimini是一个基于Streamlit框架开发的图像处理应用,它允许用户上传图片,通过Gemini API进行物体检测,并在图片上直接绘制出物体的边界框。这个应用利用了机器学习模型来识别和定位图片中的物体,对于图像分析、数据标注和自动化图像处理等领域具有重要意义。
需求人群 :
目标受众包括数据科学家、图像处理工程师、机器学习研究人员以及对自动化图像分析感兴趣的个人。该产品适合需要快速、准确进行图像物体检测和标注的用户,特别是在需要大量图像数据标注的场景中。
总访问量: 474.6M
占比最多地区: US(19.34%)
本站浏览量 : 53.0K
使用场景
用于自动化电商网站商品图片的分类和标注
辅助科研人员在生物医学图像中识别特定细胞或组织
在安全监控领域,用于实时分析视频流中的异常行为
产品特色
支持JPG、JPEG和PNG格式的图片上传
通过Gemini API检测物体并返回边界框坐标
在图片上可视化检测到的边界框,并允许自定义标签
下载带有边界框的图片
需要Python 3.9或更高版本运行环境
需要有效的Gemini API密钥
使用教程
克隆仓库到本地:git clone https://github.com/AlexZhangji/bonding_w_geimini.git
进入项目目录:cd bonding_w_geimini
安装必要的Python包
运行Streamlit应用:streamlit run bbox.py
在侧边栏输入Gemini API密钥
点击“浏览文件”上传本地的JPG、JPEG或PNG图片
输入描述如何检测物体的提示文本
点击“处理”按钮,发送图片和提示到Gemini API
等待结果,处理后的图片将显示检测到的物体边界框
点击“下载带有边界框的图片”按钮,保存处理后的图片
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