Как вставить картинку в бота Телеграм python

Я хочу написать бота для телеграмм, который сохранит фотографии. это мой код, но он не работает. и я не знаю, в чем моя проблема?

def image_handler(bot, update): file = bot.getFile(update.message.photo.file_id) print («file_id: » + str(update.message.photo.file_id)) file.download(‘image.jpg’) updater.dispatcher.add_handler(MessageHandler(Filters.photo, image_handler)) updater.start_polling() updater.idle()

Прошу помочь мне решить мою проблему.

Ali Akhtari 17 Май 2018 в 12:50

5 ответов

Лучший ответ

update.message.photo — это массив размеров фотографий (объектов PhotoSize).

Используйте file = bot.getFile(update.message.photo[-1].file_id) . Это позволит получить изображение с самым большим доступным размером.

dev4Fun 30 Июн 2018 в 17:49
Почему я должен писать «[-1]»? что это?
Ali Akhtari
19 Май 2018 в 23:27

[-1] — последний элемент массива. Так работают индексы в Python. Я рекомендую ознакомиться с ним, так как это очень распространенная функция. На самом деле вам не обязательно использовать последний элемент, но последнее изображение является самым большим изображением согласно документам (github.com/python-telegram-bot/python-telegram-bot/wiki/…)

Создаем Телеграм-бота на Python🐍 D: Добавление кнопок Отправка фото/

20 Май 2018 в 00:05
Parciffal 3 Май 2021 в 23:22

В отличие от принятого ответа, на самом деле вам не нужен объект bot для получения файла:

file = update.message.photo[-1].get_file()

А затем загрузите файл:

path = file.download(«output.jpg»)

Чтобы использовать его для дальнейшей обработки или просто иметь на своем устройстве 🙂

finnmglas 16 Июн 2021 в 23:26

from telegram.ext import * import telegram def start_command(update, context): name = update.message.chat.first_name update.message.reply_text(«Hello » + name) update.message.reply_text(«Please share your image») def image_handler(update, context): file = update.message.photo[0].file_id obj = context.bot.get_file(file) obj.download() update.message.reply_text(«Image received») def main(): print(«Started») TOKEN = «your-token» updater = Updater(TOKEN, use_context = True) dp = updater.dispatcher dp.add_handler(CommandHandler(«start», start_command)) dp.add_handler(MessageHandler(Filters.photo, image_handler)) updater.start_polling() updater.idle() if __name__ == ‘__main__’: main()
Himanshu Tekade 18 Июл 2021 в 07:14
file = update.message.photo[-1].file_id , чтобы получить самое большое изображение.
Pedro Lobito
12 Мар 2022 в 03:12

Вот решение для ванильного питона:

import requests from PIL import Image # for example, we get the last message # update = requests.post(f’https://api.telegram.org/bot/getUpdates’).json()[‘result’][-1] msg = update[‘message’] # check whether the message contains a photo if msg.get(‘photo’, None) == None: return # get the photo id with the biggest resolution file_id = msg[‘photo’][-1][‘file_id’] # get URL by id file_path = requests.get(f’https://api.telegram.org/bot/getFile?file_id=’).json()[‘result’][‘file_path’] # open URL with Pillow img = Image.open(requests.get(f’https://api.telegram.org/file/bot/’, stream=True).raw) # save on the disk if needed img.save(‘photo.jpg’)

Источник: question-it.com

Отправка фото Telegram Bot на python

Как вставить картинку в бота телеграм python

Бот на Python, для генерации изображений с помощью нейросети DALL-E для Telegram [Гайд]

2023-04-26T10:05:30.225135+03:00
Оценки статьи
Еще никто не оценил статью

В данной статье мы изучим процесс создания бота на Python, который будет генерировать изображения с помощью нейросети DALL-E 2.

вступление

Автоматическое распознавание изображений(например, распознавание объектов и классификация изображений) может обеспечить огромную ценность для бизнеса. Если вы запускаете форум, приложение для знакомств или любую платформу, на которую пользователи загружают контент, автоматизация распознавания изображений может иметь решающее значение. Преимущества имеют два аспекта:

С одной стороны, этообеспечивает ценность для конечных пользователей, позволяя им выполнять поиск по изображениям по секретной теме, избегая утомительной задачи ручной классификации. Практическим примером этого является функция поиска Unsplash, который ищет высококачественные изображения по теме,

С другой стороны, автоматическое распознавание изображенийтакже обеспечивает ценность для владельцев системы,как это позволяет отфильтровать изображения, содержащие обнаженные тела, например. Одним словом, это позволяет повысить качество предоставляемых услуг в автоматическом режиме. Хорошо право?

Как видим, приложения бесконечны, а преимущества очевидны. Главный вопрос остается, какое решение выбрать для этой задачи? Существует множество сторонних решений, а также возможность создания собственного конвейера распознавания изображений из открытого или закрытого программного обеспечения. В следующем разделемы будем исследовать различные альтернативы,

Выбор технологий

Как указывалось выше, существует множество провайдеров, которые обеспечивают распознавание изображений и видео с помощью API: Google Vision, Amazon Rekognition, Прояснить. Один из главных вопросов — будут ли мои данные в безопасности? Как говорит Google в своем Часто задаваемые вопросы об использовании данных:

Когда вы отправляете изображение в Cloud Vision API, мы должны хранить это изображение в течение короткого периода времени, чтобы выполнить анализ и вернуть вам результаты.Сохраненное изображение обычно удаляется через несколько часов, Google также временно регистрирует некоторые метаданные о ваших запросах API Vision (например, время получения запроса и размер запроса), чтобы улучшить наш сервис и бороться со злоупотреблениями.

«Типично удалено» . что означает типично?

Если для вас важны владение данными и конфиденциальность, существует также возможность создать собственный конвейер распознавания изображений, используя существующие технологии. Есть также множество альтернатив в открытом коде: TensorFlow, Darknet, MLpack, Keras … Которые позволяют вам лучше контролировать, где находится владение данными изображения.

В этом уроке мы будемсосредоточиться на создании нашего собственного классификатора изображений и бота распознавания объектов, с помощью Darnet, Мы создадим бота Telegram, написанного на Python, который находится в Сбой взаимодействовать с классификатором изображений.

Пользовательский поток будет следующим: выберите изображение и отправьте его нашему боту Telegram. Он будет классифицировать и выполнять распознавание объектов и отправлять нам результаты. Легко ли?

Чтобы установить Darknet, перейдите к.данныекаталог в вашем приложении Glitch. Это очень важно, так как этот каталог будет сохранен, когда ваше приложение Glitch перейдет в спящий режим!

cd .data
git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git
cd darknet
make

Важно отметить, что пока вы можете тренировать свои собственные модели (и должны, в зависимости от варианта использования), это обычно довольно вычислительно дорогая операция. Учитывая, что мы будем запускать нашего бота сСбойэкземпляр сочень ограниченыМощность и пространство (1 ЦП, 512 ОЗУ, 200 МБ памяти), обучение моделей совершенно неосуществимо.

В нашем случае наилучшим решением является использование предварительно обученных весов моделей. Мы будем использовать существующие веса, сгенерированные из предыдущих тренировок, что позволит нам быстро набрать скорость. Мы загрузим два файла весов,darknet19.weightsдля классификации изображений, иyolov3-tiny.weightsдля распознавания объекта.

# execute in the ./darkent directory
wget https://pjreddie.com/media/files/darknet19.weights
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3-tiny.weights

Обратите внимание, что мы выбрали файлы небольшого веса из-за ограничений пространства и мощности процессора, доступных в Glitch на данный момент. Не стесняйтесь попробовать другие веса (классификация изображений, обнаружение объекта) если вы используете это в другой, более мощной среде. Вы также получите лучшие результаты!

3. Подключите

Отлично, теперь, когда у нас есть готовый скелет бота и установлен Darknet, мы можем подключить его. Я не буду объяснять каждую строку кода, для полного прокомментированного кода вы можете перейти к Глюк проект,

Ниже приведен фрагмент кодаглавный обработчик(обратите внимание, что он использует вспомогательные функции). Он срабатывает каждый раз, когда новая картинка отправляется в бот.

Полный исходный код доступен в:

телеграмма-изображения classfication-бот

Бот классификатора изображений Telegram Glitch — это дружелюбное сообщество, в котором каждый может найти и создать лучшие приложения…

glitch.com

4. Протестируйте бота

Отлично, теперь, когда мы готовы, давайте проведем некоторое тестирование!

Резюме

API распознавания изображений по требованию предоставляют непараллельные возможности, но когда конфиденциальность или автономная обработка имеют решающее значение, пользовательские конвейеры распознавания изображений являются отличной альтернативой.

Обратите внимание, что наш пример только поцарапал поверхность, и более точное распознавание изображения может быть достигнуто с другими тренировочными наборами и подходами.

Ресурсы

• Glitch проект → https://glitch.com/~telegram-image-classfication-bot
• Darknet документы → https://pjreddie.com/darknet /

ДругиеВыходные Hackсообщения:

Источник: machinelearningmastery.ru