НачатьНачать бесплатно

Работа с локальными файлами изображений

Вы работаете аналитиком данных в транспортном департаменте Лондона. Ваша команда подготовила визуализацию, которая показывает количество транспортных средств на дорогах в разное время суток для различных видов транспорта. Вы хотите использовать модель ИИ, чтобы извлечь из неё ключевые выводы.

Изображение хранится локально в файле "LDN_2024_traffic.png".

Источник изображения и данных: City Streets 2025 Summary Report by the City of London.

Это упражнение является частью курса

Работа с Responses API OpenAI

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Импортируйте модуль base64 для кодирования файла изображения.
  • Закодируйте файл изображения в формат base64 с помощью функции b64encode() из модуля base64 и сохраните результат в переменную image_base64.
  • Заполните сообщение с входным изображением в запросе, указав использование base64 и передав соответствующую кодировку.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Import base64 module
____

# Encode the image file as base64
with open(image_path, "rb") as f:
    image_base64 = base64.____(f.read()).decode("utf-8")

# Create a response with text and image input
response = client.responses.create(
    model="gpt-5.4-mini",
    input=[
        {"role": "user", "content": [
            {"type": "input_text", "text": "What mode of transport contributed the highest number of vehicles during business hours? Answer very concisely."},
            {"type": "input_image", "image_url": f"data:image/png;____,{____}"}
        ]}
    ]
)

print(response.output_text)
visualize_image(image_url)
Редактировать и запускать код