Workflow n8n

Automatisation Google Drive avec n8n : traitement d'images efficaces

  • Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser le traitement d'images stockées sur Google Drive, facilitant ainsi la gestion des photos pour divers usages professionnels. Que ce soit pour la création de contenu, la validation de photos d'identité ou l'édition d'images, ce workflow s'adapte à plusieurs cas d'usage concrets. En utilisant des outils comme Google Drive et des fonctionnalités avancées d'édition d'images, il permet de gagner un temps précieux tout en assurant une qualité optimale des résultats.
  • Le processus débute par un déclencheur manuel, permettant à l'utilisateur de tester le workflow à tout moment. Ensuite, les images sont récupérées via le nœud 'Photo URLs', qui prépare les données pour le traitement. Les photos sont ensuite redimensionnées grâce au nœud 'Resize For AI', garantissant qu'elles répondent aux spécifications nécessaires. Par la suite, un nœud de validation, 'Passport Photo Validator', utilise un modèle de langage pour s'assurer que les images sont conformes aux exigences. Enfin, les résultats sont organisés et présentés via des notes autocollantes, offrant une visualisation claire des étapes réalisées.
  • Les bénéfices business de ce workflow sont significatifs : il réduit le temps consacré à la gestion des images, minimise les erreurs humaines lors de la validation et améliore la productivité des équipes. En intégrant ce type d'automatisation n8n, les entreprises peuvent se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée tout en assurant une qualité constante dans leurs livrables.
Tags clés :Google Driveautomatisationtraitement d'imagesn8nworkflow
Catégorie: Manual · Tags: Google Drive, automatisation, traitement d'images, n8n, workflow0

Workflow n8n Google Drive, traitement d'images : vue d'ensemble

Schéma des nœuds et connexions de ce workflow n8n, généré à partir du JSON n8n.

Workflow n8n Google Drive, traitement d'images : détail des nœuds

  • When clicking ‘Test workflow’

    Ce noeud déclenche le workflow lorsque l'utilisateur clique sur 'Test workflow'.

  • Structured Output Parser

    Ce noeud analyse et structure les données d'entrée selon le schéma spécifié.

  • Photo URLs

    Ce noeud définit des URL de photos à utiliser dans le workflow.

  • Photos To List

    Ce noeud divise les photos en une liste distincte pour un traitement ultérieur.

  • Download Photos

    Ce noeud télécharge des photos depuis Google Drive en utilisant l'identifiant de fichier fourni.

  • Resize For AI

    Ce noeud redimensionne les images pour les adapter aux besoins de l'intelligence artificielle.

  • Sticky Note

    Ce noeud crée une note autocollante avec les paramètres de couleur, taille et contenu spécifiés.

  • Sticky Note1

    Ce noeud crée une autre note autocollante avec des paramètres similaires à ceux du noeud précédent.

  • Sticky Note2

    Ce noeud crée une note autocollante en spécifiant uniquement la taille et le contenu.

  • Passport Photo Validator

    Ce noeud valide les photos de passeport en utilisant un modèle de langage.

  • Google Gemini Chat Model

    Ce noeud utilise le modèle de chat Google Gemini pour traiter les options fournies.

Inscris-toi pour voir l'intégralité du workflow

Inscription gratuite

S'inscrire gratuitementBesoin d'aide ?
{
  "meta": {
    "instanceId": "408f9fb9940c3cb18ffdef0e0150fe342d6e655c3a9fac21f0f644e8bedabcd9"
  },
  "nodes": [
    {
      "id": "6c78b4c7-993b-410d-93e7-e11b3052e53b",
      "name": "When clicking ‘Test workflow’",
      "type": "n8n-nodes-base.manualTrigger",
      "position": [
        0,
        420
      ],
      "parameters": {},
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "c2ab6497-6d6d-483b-bd43-494ae95394c0",
      "name": "Structured Output Parser",
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.outputParserStructured",
      "position": [
        1440,
        600
      ],
      "parameters": {
        "schemaType": "manual",
        "inputSchema": "{\n\t\"type\": \"object\",\n\t\"properties\": {\n\t\t\"is_valid\": { \"type\": \"boolean\" },\n \"photo_description\": {\n \"type\": \"string\",\n \"description\": \"describe the appearance of the person(s), object(s) if any and the background in the image. Mention any colours of each if possible.\"\n },\n\t\t\"reasons\": {\n \"type\": \"array\",\n \"items\": { \"type\": \"string\" }\n }\n\t}\n}"
      },
      "typeVersion": 1.2
    },
    {
      "id": "b23f5298-17c7-49ac-a8ca-78e006b2d294",
      "name": "Photo URLs",
      "type": "n8n-nodes-base.set",
      "position": [
        360,
        380
      ],
      "parameters": {
        "options": {},
        "assignments": {
          "assignments": [
            {
              "id": "6baa3e08-8957-454e-8ee9-d5414a0ff990",
              "name": "data",
              "type": "array",
              "value": "={{\n[\n{\n \"name\": \"portrait_1\",\n \"url\": \"https://drive.google.com/file/d/1zs963iFkO-3g2rKak8Hcy555h55D8gjF/view?usp=sharing\"\n},\n{\n \"name\": \"portrait_2\",\n \"url\": \"https://drive.google.com/file/d/19FyDcs68dZauQSEf6SEulJMag51SPsFy/view?usp=sharing\"\n},\n{\n \"name\": \"portrait_3\",\n \"url\": \"https://drive.google.com/file/d/1gbXjfNYE7Tvuw_riFmHMKoqPPu696VfW/view?usp=sharing\",\n\n},\n{\n \"name\": \"portrait_4\",\n \"url\": \"https://drive.google.com/file/d/1s19hYdxgfMkrnU25l6YIDq-myQr1tQMa/view?usp=sharing\"\n},\n{\n \"name\": \"portrait_5\",\n \"url\": \"https://drive.google.com/file/d/193FqIXJWAKj6O2SmOj3cLBfypHBkgdI5/view?usp=sharing\"\n}\n]\n}}"
            }
          ]
        }
      },
      "typeVersion": 3.4
    },
    {
      "id": "8d445f73-dff7-485b-87e2-5b64da09cbf0",
      "name": "Photos To List",
      "type": "n8n-nodes-base.splitOut",
      "position": [
        520,
        380
      ],
      "parameters": {
        "options": {},
        "fieldToSplitOut": "data"
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "7fb3b829-88a7-42ec-abfd-3ddaa042c916",
      "name": "Download Photos",
      "type": "n8n-nodes-base.googleDrive",
      "position": [
        680,
        380
      ],
      "parameters": {
        "fileId": {
          "__rl": true,
          "mode": "url",
          "value": "={{ $json.url }}"
        },
        "options": {},
        "operation": "download"
      },
      "credentials": {
        "googleDriveOAuth2Api": {
          "id": "yOwz41gMQclOadgu",
          "name": "Google Drive account"
        }
      },
      "typeVersion": 3
    },
    {
      "id": "b8644f6d-691f-49bc-b0fe-33a68c59638d",
      "name": "Resize For AI",
      "type": "n8n-nodes-base.editImage",
      "position": [
        1060,
        440
      ],
      "parameters": {
        "width": 1024,
        "height": 1024,
        "options": {},
        "operation": "resize",
        "resizeOption": "onlyIfLarger"
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "ecb266f2-0d2d-4cbe-a641-26735f0bdf18",
      "name": "Sticky Note",
      "type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
      "position": [
        280,
        180
      ],
      "parameters": {
        "color": 7,
        "width": 594,
        "height": 438,
        "content": "## 1. Import Photos To Validate\n[Read more about using Google Drive](https://docs.n8n.io/integrations/builtin/app-nodes/n8n-nodes-base.googledrive)\n\nIn this demonstration, we'll import 5 different portraits to test our AI vision model. For convenience, we'll use Google Drive but feel free to swap this out for other sources such as other storage or by using webhooks."
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "a1034923-0905-4cdd-a6bf-21d28aa3dd71",
      "name": "Sticky Note1",
      "type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
      "position": [
        900,
        180
      ],
      "parameters": {
        "color": 7,
        "width": 774,
        "height": 589.25,
        "content": "## 2. Verify Passport Photo Validity Using AI Vision Model\n[Learn more about Basic LLM Chain](https://docs.n8n.io/integrations/builtin/cluster-nodes/root-nodes/n8n-nodes-langchain.chainllm)\n\nVerifying if a photo is suitable for a passport photo is a great use-case for AI vision and to automate the process is an equally great use-case for using n8n. Here's we've pasted in the UK governments guidelines copied from gov.uk and have asked the AI to validate the incoming photos following those rules. A structured output parser is used to simplify the AI response which can be used to update a database or backend of your choosing."
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "af231ee5-adff-4d27-ba5f-8c04ddd4892d",
      "name": "Sticky Note2",
      "type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
      "position": [
        -140,
        0
      ],
      "parameters": {
        "width": 386,
        "height": 610.0104651162792,
        "content": "## Try It Out!\n\n### This workflow takes a portrait and verifies if it makes for a valid passport photo. It achieves this by using an AI vision model following the UK government guidance.\n\nOpenAI's vision model was found to perform well for understanding photographs and so is recommended for this type of workflow. However, any capable vision model should work.\n\n### Need Help?\nJoin the [Discord](https://discord.com/invite/XPKeKXeB7d) or ask in the [Forum](https://community.n8n.io/)!"
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "e07e1655-2683-4e21-b2b7-e0c0bfb569c0",
      "name": "Passport Photo Validator",
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.chainLlm",
      "position": [
        1240,
        440
      ],
      "parameters": {
        "text": "Assess if the image is a valid according to the passport photo criteria as set by the UK Government.",
        "messages": {
          "messageValues": [
            {
              "message": "=You help verify passport photo validity.\n\n## Rules for digital photos\nhttps://www.gov.uk/photos-for-passports\n\n### The quality of your digital photo\nYour photo must be:\n* clear and in focus\n* in colour\n* unaltered by computer software\n* at least 600 pixels wide and 750 pixels tall\n* at least 50KB and no more than 10MB\n\n### What your digital photo must show\nThe digital photo must:\n* contain no other objects or people\n* be taken against a plain white or light-coloured background\n* be in clear contrast to the background\n* not have ‘red eye’\n* If you’re using a photo taken on your own device, include your head, shoulders and upper body. Do not crop your photo - it will be done for you.\n\nIn your photo you must:\n* be facing forwards and looking straight at the camera\n* have a plain expression and your mouth closed\n* have your eyes open and visible\n* not have hair in front of your eyes\n* not have a head covering (unless it’s for religious or medical reasons)\n* not have anything covering your face\n* not have any shadows on your face or behind you - shadows on light background are okay\n* Do not wear glasses in your photo unless you have to do so. If you must wear glasses, they cannot be sunglasses or tinted glasses, and you must make sure your eyes are not covered by the frames or any glare, reflection or shadow.\n\n### Photos of babies and children\n* Children must be on their own in the picture. Babies must not be holding toys or using dummies.\n* Children under 6 do not have to be looking directly at the camera or have a plain expression.\n* Children under one do not have to have their eyes open. You can support their head with your hand, but your hand must not be visible in the photo.\n* Children under one should lie on a plain light-coloured sheet. Take the photo from above.\n\n"
            },
            {
              "type": "HumanMessagePromptTemplate",
              "messageType": "imageBinary"
            }
          ]
        },
        "promptType": "define",
        "hasOutputParser": true
      },
      "typeVersion": 1.4
    },
    {
      "id": "0a36ba22-90b2-4abf-943b-c1cc8e7317d5",
      "name": "Google Gemini Chat Model",
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatGoogleGemini",
      "position": [
        1240,
        600
      ],
      "parameters": {
        "options": {},
        "modelName": "models/gemini-1.5-pro-latest"
      },
      "credentials": {
        "googlePalmApi": {
          "id": "dSxo6ns5wn658r8N",
          "name": "Google Gemini(PaLM) Api account"
        }
      },
      "typeVersion": 1
    }
  ],
  "pinData": {},
  "connections": {
    "Photo URLs": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Photos To List",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Resize For AI": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Passport Photo Validator",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Photos To List": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Download Photos",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Download Photos": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Resize For AI",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Google Gemini Chat Model": {
      "ai_languageModel": [
        [
          {
            "node": "Passport Photo Validator",
            "type": "ai_languageModel",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Structured Output Parser": {
      "ai_outputParser": [
        [
          {
            "node": "Passport Photo Validator",
            "type": "ai_outputParser",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "When clicking ‘Test workflow’": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Photo URLs",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    }
  }
}

Workflow n8n Google Drive, traitement d'images : pour qui est ce workflow ?

Ce workflow s'adresse aux équipes marketing, aux créateurs de contenu et aux professionnels de la photographie qui cherchent à automatiser le traitement d'images. Il est particulièrement adapté aux entreprises de taille moyenne à grande, ayant une certaine familiarité avec les outils numériques et souhaitant optimiser leurs processus de gestion d'images.

Workflow n8n Google Drive, traitement d'images : problème résolu

Ce workflow résout le problème de la gestion manuelle des images, qui peut être chronophage et sujet à des erreurs. En automatisant le processus de validation et de redimensionnement des photos, il élimine les frustrations liées à la conformité des images et réduit le risque de rejet lors de leur utilisation. Les utilisateurs bénéficient ainsi d'une efficacité accrue et d'une qualité d'image améliorée, leur permettant de se concentrer sur des tâches plus stratégiques.

Workflow n8n Google Drive, traitement d'images : étapes du workflow

Étape 1 : Le workflow est déclenché manuellement par l'utilisateur.

  • Étape 1 : Les URLs des photos sont récupérées via le nœud 'Photo URLs'.
  • Étape 2 : Les images sont redimensionnées à l'aide du nœud 'Resize For AI'.
  • Étape 3 : Un modèle de validation vérifie la conformité des photos avec le nœud 'Passport Photo Validator'.
  • Étape 4 : Les résultats sont présentés sous forme de notes autocollantes pour une visualisation claire des étapes effectuées.

Workflow n8n Google Drive, traitement d'images : guide de personnalisation

Pour personnaliser ce workflow, vous pouvez modifier le nœud 'Photo URLs' afin de spécifier les images à traiter. Ajustez les paramètres du nœud 'Resize For AI' pour définir les dimensions souhaitées des images. Vous pouvez également adapter le modèle de validation dans le nœud 'Passport Photo Validator' en fonction des critères spécifiques que vous souhaitez appliquer. Enfin, n'hésitez pas à ajouter d'autres nœuds pour intégrer des outils supplémentaires ou pour automatiser des étapes supplémentaires selon vos besoins.