基于Python的自然语言处理系列（55）：图像文本生成和索引

最新推荐文章于 2025-01-01 16:00:00 发布

会飞的Anthony

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分类专栏：自然语言处理人工智能信息系统文章标签：深度学习自然语言处理人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ljd939952281/article/details/143505192

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在现代的自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）应用中，处理图像和提取其中的语义信息已经成为一种趋势。通过将图像转换为文本描述，我们可以为图像构建一个可查询的索引，使其在查询、搜索和信息检索系统中更加实用。本文将介绍如何使用LangChain库中的UnstructuredImageLoader和ImageCaptionLoader工具，自动生成图像的文本描述并创建索引，为图像内容构建一个可查询的数据集。

1. UnstructuredImageLoader：加载未结构化的图像

UnstructuredImageLoader用于从图像文件中提取信息并加载成文档对象，方便进一步处理。在一些场景中，图像可能不包含明确的结构化信息，这时可以使用UnstructuredImageLoader来加载图像文件。

from langchain.document_loaders.image import UnstructuredImageLoader
        
# 使用UnstructuredImageLoader加载单张图像
loader = UnstructuredImageLoader("./papers/figure-18-1.jpg")
data = loader.load()
print(data[0])

在默认模式下，该加载器将图像加载为整体内容，提取其主要信息。我们还可以通过设置mode="elements"，将图像分割成不同的内容元素加载。