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OpenAI API KEY获取新版GPT-4o 模型通过 API 进行图像生成的代码示例

与DALL-E 3相比，GPT-4o的图像生成“思考”时间更长，生成更准确、更详细的图像，支持编辑现有图像，包括人物和背景的“补全”（inpainting）。...，Pro用户优先，逐步扩展至免费用户这是一个使用 GPT-4o 模型通过 UIUI API 获取 OpenAI API KEY进行图像生成的代码示例，包含 PHP 和 Python 两个版本的实现。...php/** * GPT-4o图像生成PHP实现 * * 通过调用UIUI API的OpenAI兼容接口生成风格化图片 * 基于两张输入图像和提示词生成新图像 */// 配置信息$config = [...token', // 请替换为你在 https://sg.uiuiapi.com/token 获取的token // 生成参数设置 'prompt' => '请参照第一张图片的风格.../usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""GPT-4o图像生成Python实现通过调用UIUI API的OpenAI兼容接口生成风格化图片基于两张输入图像和提示词生成新图像

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OpenAI API Key 获取与 GPT-image-1 图像生成 API 开发指南及代码示例

开发者指南：OpenAI API Key 获取、访问、集成与定价开发者若想利用 gpt-image-1 的强大功能，需要了解其访问方式、集成方法以及相关的成本结构。...OpenAI API KEY获取新版 gpt-image-1 模型通过 API 进行对话与代码示例关键点说明API连接：以下模型版本都可使用UIUI API的OpenAI兼容接口（https://sg.uiuiapi.com.../v1/images/edits" \ # 或是在 uiuiapi.com 获取 api key 以上地址就换成uiuiapi地址 -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY.../v1/images/edits" \ # 或是在uiuiapi.com 获取 api key 以上地址就换成uiuiapi地址 -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY.../v1/images" \# 或是在uiuiapi.com 获取 api key 以上地址就换成uiuiapi地址 -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY

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    Python生成图像API

    1.图像处理库 import cv2 as cv from PIL import * 常用的图像处理技术有图像读取，写入，绘图，图像色彩空间转换，图像几何变换，图像形态学，图像梯度，图像边缘检测，图像轮廓...，然后用此卷积核完成图像卷积得到输出结果就是图像高斯模糊之后的输出 cv.medianBlur() 中值滤波对图像特定噪声类型（椒盐噪声）会取得比较好的去噪效果，也是常见的图像去噪声与增强的方法之一...() 图像梯度提取算子,梯度信息是图像的最原始特征数据，进一步处理之后就可以生成一些比较高级的特征用来表示一张图像实现基于图像特征的匹配，图像分类等应用 cv.Laplacian() 拉普拉斯算子更容易受到噪声的扰动...() 二值图像联通组件寻找 cv.connectedComponentsWithStats() 二值图像连通组件状态统计 cv.findContours() 获取二值图像的轮廓拓扑信息 cv.drawContours...cv.dilate() 膨胀可以看成是最大值滤波，即用最大值替换中心像素点 cv.erode() 腐蚀可以看出是最小值滤波，即用最小值替换中心像素点 cv.getStructuringElement() 获取结构元素

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    Python 获取图像 GPS 信息

    JPG 图像中经常会保存相机记录的图像拍摄位置的 GPS 信息，本文记录 Python 获取图像拍摄位置信息的方法。...GPS国界：标识图像拍摄位置所在的国家或地区。 GPS定位日期和时间：记录图像拍摄时的日期和时间。 GPS卫星信息：显示在图像拍摄时，哪些卫星参与了GPS定位。...GPS经度：表示图像拍摄位置的经度，通常以度、分、秒的形式表示。 GPS纬度：表示图像拍摄位置的纬度，同样以度、分、秒的形式表示。 GPS高度：以米为单位，表示图像拍摄位置相对于海平面的高度。...GPS速度：表示图像拍摄时的移动速度，通常以千米/小时为单位。 通过这些GPS信息，我们可以了解到图像的拍摄位置、时间和拍摄时的运动状态。...Python 获取路线 可以在 Python 中很容易地获取到图像的 exif 信息，并从中提取 gps 信息，本质上都是从文件中读取 exif 信息字段，将其解析成我们可读的 gps 信息。

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    python 获取图像边缘轮廓

    （请将’image.jpg’替换为你自己的图像路径）并将其转换为灰度图像。...然后，我们使用Canny边缘检测算法来检测图像中的边缘。...Canny边缘检测算法是一种经典的边缘检测算法，它的主要思想是首先对图像进行高斯模糊，然后计算图像中的梯度，最后通过非最大抑制和双阈值处理来检测边缘。...在代码的下一部分，我们使用matplotlib库来显示原始图像和边缘图像。我们使用subplot函数创建一个子图来显示原始图像和边缘图像，并使用imshow函数显示图像。...最后，我们使用imwrite函数保存边缘图像为’edge.jpg’（请将’edge.jpg’替换为你自己的输出路径）。 得到图像的边缘轮廓，同时也可以保存边缘图像到本地。

    22710

    Python图像处理库-PIL获取图像的数值矩阵

    如何获取这些数值矩阵呢？PIL 提供了 PIL.Image.getdata(band = None) 方法，用来获取 Image 对象中的这些数值矩阵。...如果只想获取 RGB 图像三个通道中的某一个通道，可以为 getdata() 函数指定 band 参数： 当 band = None 时（默认），返回图像所有通道的像素点； 当 band = 0 时，返回第一个通道的数值...这种获取和操作图像像素的方式比较麻烦，并且在深度学习中，图像完整的数值矩阵可能更为常用。...其实我们可以直接将 Image 对象转换为熟悉的 NumPy 数组，然后直接通过 NumPy 中的函数来获取和操作图像像素。...import numpy as np img_array = np.asarray(img) print(img_array.shape) # (1920, 1920, 3) 想要获取单个通道，只需要对数组进行索引

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    Python图像处理库-PIL获取图像的数值矩阵

    如何获取这些数值矩阵呢？PIL 提供了 PIL.Image.getdata(band = None) 方法，用来获取 Image 对象中的这些数值矩阵。...如果只想获取 RGB 图像三个通道中的某一个通道，可以为 getdata() 函数指定 band 参数： 当 band = None 时（默认），返回图像所有通道的像素点； 当 band = 0 时，返回第一个通道的数值...这种获取和操作图像像素的方式比较麻烦，并且在深度学习中，图像完整的数值矩阵可能更为常用。...其实我们可以直接将 Image 对象转换为熟悉的 NumPy 数组，然后直接通过 NumPy 中的函数来获取和操作图像像素。...import numpy as np img_array = np.asarray(img) print(img_array.shape) # (1920, 1920, 3) 想要获取单个通道，只需要对数组进行索引

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    使用Camera2获取depth图像

    直观的说，如果知道图像中每个像素的距离，就可以生成此遮罩，但距离并不是唯一的方法，还可以利用经过训练的神经网络来区分前景和背景，而无需任何距离信息。...例如苹果真深度相机中使用的结构光）相比各有优缺点，但就我们的目的而言，它只是距离数据的另一个来源 ToF相机 三星S10 5G的前置ToF传感器是索尼IMX316，它以分辨率为240x180的DEPTH16图像格式输出帧...它的视场为75°，大致与S10 5G前置摄像头的80°视场相匹配 Note: S10 5G（以及Note10+5G）通过Camera2 API返回两个摄像头。...由于DEPTH16不是一种很好的直接预览格式，我们将ImageReader添加到预览会话并从中直接读取帧 提取深度信息 一旦拿到DEPTH16格式的Image图像，我们就可以拿到每个像素的一个范围（距离...1/2宽 x 1/2高，应用模糊，然后再放大，然后根据遮罩将原始图像的像素复制回模糊图像，同时沿边缘为像素应用混合渐变，以便从模糊到未模糊的过渡看起来不刺耳） 复用byte buffers和使用YUV/

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