1. 图像内容理解与标注
- 用途：在大规模图像数据集的整理和标注工作中，通过特定提示词可引导图片识别系统更准确地提取图像中的背景信息，并进行标注。例如在医学图像库标注中，使用 “疾病相关背景特征” 作为提示词，系统可识别出如特定病症的病变组织背景、医疗设备背景等，帮助医学研究人员更高效地整理和分析图像数据，了解疾病在不同背景环境下的表现。
- 原理：提示词提供了语义方向，让图像识别算法聚焦于与提示相关的背景元素，利用深度学习模型对图像像素的特征分析，确定哪些部分属于背景并符合提示词所指范畴。
2. 增强现实（AR）与虚拟现实（VR）应用
- 用途：在 AR 导航应用中，用 “周围环境背景信息” 作为提示词，图片识别系统能快速提取用户拍摄画面中的背景信息，如街道名称、标志性建筑等，然后将虚拟导航指示准确叠加在现实场景背景上，为用户提供更直观的导航指引。在 VR 场景创建方面，通过 “历史场景背景特征” 提示词，识别相关历史图片的背景信息，可帮助开发者更逼真地构建虚拟历史场景，如古代城市街道的背景布置。
- 原理：利用图片识别提取背景信息后，系统根据空间坐标关系，将虚拟元素与现实背景或构建的虚拟背景进行融合，增强用户体验的沉浸感和真实性。
3. 视觉搜索与推荐
- 用途：在电商视觉搜索平台上，用户以一张服装图片进行搜索，若使用 “适合该服装搭配的场景背景” 作为提示词，图片识别系统会提取服装图片特征，并结合背景信息，如休闲户外场景、正式职场场景等，为用户推荐适合在相应背景场景穿着的其他服饰单品，提高推荐的精准度和实用性，增加用户购买转化率。
- 原理：识别系统基于对图片的特征分析，将服装与不同背景场景建立关联，依据用户搜索意图和背景信息匹配商品数据库，完成推荐。
4. 视频内容分析与编辑
- 用途：在视频监控领域，以 “异常事件发生的背景场景” 为提示词，图片识别技术可针对监控视频中的关键帧图像提取背景信息，如特定区域的建筑布局、人员活动背景等，帮助安保人员快速定位异常事件发生的地点和环境背景，提高事件处理效率。在视频编辑软件中，通过 “替换视频背景” 的提示词，系统提取视频画面中的前景主体，再利用图片识别提取另一张作为背景替换的图片信息，实现视频背景的无缝替换，满足创意视频制作需求。
- 原理：对视频帧图像进行处理，利用图像分割技术分离前景与背景，再基于提示词要求对背景图像进行特征提取和匹配替换。
代码
from clip_interrogator import Config, Interrogatorci = Interrogator(Config(clip_model_name="ViT - L - 14/openai"))
image_path = "未来之窗仙盟.jpg"
prompt = ci.interrogate(image_path)
print(prompt)
代码二
from PIL import Image
from transformers import BlipProcessor, BlipForConditionalGenerationprocessor = BlipProcessor.from_pretrained("salesforce/blip - image - captioning - base")
model = BlipForConditionalGeneration.from_pretrained("salesforce/blip - image - captioning - base")image = Image.open("your_image.jpg")inputs = processor(image, return_tensors="pt")
out = model.generate(**inputs)
caption = processor.decode(out[0], skip_special_tokens=True)
print(caption)
