使用 Streamlit +gpt-4o实现有界面的图片内容分析

在上一篇利用gpt-4o分析图像的基础上，进一步将基于 Python 的 Streamlit 库，结合 OpenAI 的 API，构建一个简洁易用的有界面图片内容分析应用。通过该应用，用户可以轻松浏览本地图片，并获取图片的详细描述。

目录

1. 项目简介
2. 项目环境搭建
3. 代码详解
   • 导入所需库
   • 列出指定目录下的图片文件
   • 构建 Streamlit 界面
   • 与 OpenAI API 交互
4. 运行应用
5. 总结与扩展

项目简介

本项目旨在通过构建一个基于网页界面的应用，使用户能够：

• 浏览本地特定目录下的所有图片文件（支持 JPG、JPEG、PNG 格式）。
• 选择任意图片并在界面中显示。
• 使用 OpenAI 的 GPT-4 模型对选中的图片内容进行描述和分析。

项目环境搭建

在开始编码之前，请确保您的开发环境中已安装以下软件和库：

• Python 3.7 及以上版本
• Streamlit：用于快速构建网页应用
• Pillow (PIL)：用于处理图像文件
• requests：用于发送 HTTP 请求
• OpenAI Python 库：用于与 OpenAI API 交互

安装必要的 Python 库可以使用以下命令：

pip install streamlit pillow requests openai

此外，您需要获取 OpenAI 的 API 密钥，并将其设置为环境变量 OPENAI_API_KEY。

代码详解

下面我们将逐步解析实现图片内容分析应用的代码。

导入所需库

首先，导入所有需要的 Python 库：

import streamlit as st
import os
from PIL import Image
import base64
import requests

• streamlit 用于构建网页界面。
• os 用于文件和目录操作。
• PIL（Python Imaging Library）用于处理图像文件。
• base64 用于对图像进行编码。
• requests 用于发送 HTTP 请求与 OpenAI API 交互。

列出指定目录下的图片文件

定义一个函数，用于遍历指定的根目录及其所有子目录，列出所有符合指定扩展名（JPG、JPEG、PNG）的图片文件。

def list_files_in_all_directories(root_directory, extensions):
    files = []
    for dirpath, _, filenames in os.walk(root_directory