제미나이 2.0 ai api로 할 수 있는 것들 - 2.이미지에 대한 설명 얻기

 

 

1. 아래와 같이 코딩합니다.

 

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## 이미지 기반 질의 응답 수행 ##
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import google.generativeai as genai
from PIL import Image
from config import *

# Step 1: Gemini API 키 설정
genai.configure(api_key=API_KEY)

# Step 2: 이미지와 질문 입력
def image_based_qna(image_path, question):
    """
    Gemini 2.0 Flash API를 통해 이미지 기반 질의응답 수행
    :param image_path: 분석할 이미지 파일 경로
    :param question: 이미지와 관련된 질문
    :return: Gemini의 답변
    """
    try:
        # 이미지 로드
        image = Image.open(image_path)
        
        # Gemini 모델 로드
        model = genai.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
        
        # 이미지와 질문을 함께 전달
        response = model.generate_content([question, image])
        
        # 응답 반환
        return response.text
    
    except Exception as e:
        return f"오류 발생: {e}"

# Step 3: 실행 예시
if __name__ == "__main__":
    # 이미지 파일 경로와 질문 입력
    image_path = "cat2.png"  # 분석할 이미지 파일 경로
    question = "이 사진에 나오는 고양이의 품종은 무엇인가요?"

    # 질의응답 실행
    answer = image_based_qna(image_path, question)
    print("Gemini의 답변:", answer)

 

 

 

2.아래와 같이 응답결과를 얻을 수  있습니다.

 

 

 

3.참고로 cat2.png 이미지는 다음과 같습니다.

 

 

 

4. 아래와 같이 코딩합니다.(이미지 설명해줘)

import google.generativeai as genai
import PIL.Image
from config import *

genai.configure(api_key=API_KEY)

model = genai.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
organ = PIL.Image.open("cat.jpg")
response = model.generate_content(["첨부안 이미지에 대해 설명해줘", organ])
print(response.text)

 

 

 

5.아래와 같이 응답결과를 얻을 수  있습니다.

 

 

 

6.아래와 같이 코딩하면 url 기반으로 인터넷의 이미지에 대해 분석을 요청할 수 있습니다.

import httpx
import os
import base64
import google.generativeai as genai
from config import *

genai.configure(api_key=API_KEY)

model = genai.GenerativeModel(model_name = "gemini-1.5-pro")
image_path = "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/87/Palace_of_Westminster_from_the_dome_on_Methodist_Central_Hall.jpg/2560px-Palace_of_Westminster_from_the_dome_on_Methodist_Central_Hall.jpg"

image = httpx.get(image_path)

prompt = "이 이미지의 제목 달아줘"
response = model.generate_content([{'mime_type':'image/jpeg', 'data': base64.b64encode(image.content).decode('utf-8')}, prompt])

print(response.text)

 

 

 

7. 실행결과는 아래와 같습니다.

 

 

 

 

 

 

 

8.아래와 같이 코딩하면 url 기반으로 여러개의 인터넷의 이미지에 대해 분석을 요청할 수 있습니다.

 

import httpx
import os
import base64

import google.generativeai as genai
from config import *

genai.configure(api_key=API_KEY)

model = genai.GenerativeModel(model_name = "gemini-1.5-pro")
image_path_1 = "https://blog.malcang.com/wp-content/uploads/2024/03/1-1.png"  # Replace with the actual path to your first image
image_path_2 = "http://image.dongascience.com/Photo/2020/03/5bddba7b6574b95d37b6079c199d7101.jpg" # Replace with the actual path to your second image

image_1 = httpx.get(image_path_1)
image_2 = httpx.get(image_path_2)

prompt = "두 이미지에 포함된 내용을 비교해서 설명해줘"

response = model.generate_content([
{'mime_type':'image/jpeg', 'data': base64.b64encode(image_1.content).decode('utf-8')},
{'mime_type':'image/jpeg', 'data': base64.b64encode(image_2.content).decode('utf-8')}, prompt])

print(response.text)

 

 

 

9. 실행결과는 아래와 같습니다.