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Workflow n8nManual

Automatisation n8n : détection d'objets et annotations d'images

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser le processus de détection d'objets dans des images, en utilisant des outils avancés d'IA. Dans un contexte où les entreprises cherchent à optimiser leur gestion d'images et à améliorer leurs analyses visuelles, ce workflow se révèle particulièrement utile pour les équipes de marketing, de développement produit ou de recherche. En intégrant des fonctionnalités de détection d'objets, il permet de gagner du temps et d'améliorer la précision des analyses visuelles. Étape 1 : le workflow commence par un déclencheur manuel, permettant à l'utilisateur de lancer le processus à tout moment. Étape 2 : les variables nécessaires sont récupérées via un nœud de type 'Set'. Étape 3 : une requête HTTP est effectuée pour obtenir l'image à analyser. Étape 4 : le nœud 'Gemini 2.0 Object Detection' est utilisé pour détecter les objets présents dans l'image. Étape 5 : les coordonnées normalisées des objets détectés sont mises à l'échelle. Étape 6 : des boîtes de délimitation sont dessinées autour des objets détectés. Étape 7 : des notes autocollantes peuvent être ajoutées pour annoter l'image. Ce workflow offre une valeur ajoutée significative en réduisant les erreurs humaines et en accélérant le processus d'analyse d'images, ce qui permet aux équipes de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.

14Nœuds05Intégrations07ÉtapesPrêt à l'emploi
Pour qui

À qui s'adresse ce workflow ?

Ce workflow s'adresse principalement aux équipes techniques et marketing des entreprises qui souhaitent intégrer des solutions d'IA pour améliorer leur traitement d'images. Il est adapté aux organisations de taille moyenne à grande, avec un niveau technique intermédiaire à avancé.

Le problème

Ce que ce workflow résout

Ce workflow résout le problème de la lenteur et de l'inefficacité dans le traitement des images pour la détection d'objets. En automatisant ce processus, il élimine les erreurs humaines potentielles et réduit le temps nécessaire pour obtenir des analyses précises. Les utilisateurs peuvent ainsi se concentrer sur des tâches plus stratégiques, tout en bénéficiant de résultats fiables et rapides.

Les étapes

Comment ça fonctionne

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

  • 01Étape 1 : les variables nécessaires à l'analyse sont définies.
  • 02Étape 2 : une requête HTTP est envoyée pour récupérer l'image à analyser.
  • 03Étape 3 : la détection d'objets est effectuée via l'API Gemini 2.0.
  • 04Étape 4 : les coordonnées des objets détectés sont mises à l'échelle pour une meilleure visualisation.
  • 05Étape 5 : des boîtes de délimitation sont dessinées autour des objets identifiés.
  • 06Étape 6 : des notes autocollantes sont ajoutées pour annoter l'image, permettant une meilleure compréhension des résultats.
Besoin d'aide

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Schéma visuel

Visualisation du workflow n8n

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

JSON n8n

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automatisation-n8n-detection-d-objets-et-annotations-d-images.json
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Guide

Personnaliser ce workflow

Pour personnaliser ce workflow, vous pouvez modifier l'URL de la requête HTTP pour pointer vers l'image que vous souhaitez analyser. Il est également possible d'ajuster les paramètres de détection dans le nœud Gemini 2.0 selon vos besoins spécifiques. Pour ajouter d'autres outils, envisagez d'intégrer des nœuds supplémentaires pour le traitement des résultats ou l'envoi d'alertes. Assurez-vous de sécuriser le flux en utilisant des authentifications appropriées pour les API utilisées.

Les nœuds

Détail des nœuds n8n

  • 01
    When clicking ‘Test workflow’

    Déclenche le workflow lorsque l'utilisateur clique sur 'Test workflow'.

  • 02
    Get Variables

    Récupère et définit des variables à utiliser dans le workflow.

  • 03
    Get Test Image

    Effectue une requête HTTP pour obtenir une image de test à partir d'une URL.

  • 04
    Gemini 2.0 Object Detection

    Envoie une requête HTTP pour détecter des objets dans une image à l'aide de Gemini 2.0.

  • 05
    Scale Normalised Coords

    Exécute un code JavaScript pour mettre à l'échelle les coordonnées normalisées.

  • 06
    Draw Bounding Boxes

    Dessine des boîtes englobantes sur l'image en fonction des données fournies.

  • 07
    Get Image Info

    Récupère des informations sur l'image traitée.

  • 08
    Sticky Note

    Crée une note autocollante avec un contenu spécifié et des dimensions données.

  • 09
    Sticky Note1

    Crée une note autocollante colorée avec un contenu et des dimensions spécifiées.

  • 10
    Sticky Note2

    Crée une deuxième note autocollante colorée avec un contenu et des dimensions définies.

  • 11
    Sticky Note3

    Crée une troisième note autocollante colorée avec un contenu et des dimensions spécifiées.

  • 12
    Sticky Note4

    Crée une quatrième note autocollante colorée avec un contenu et des dimensions définies.

  • 13
    Sticky Note5

    Crée une cinquième note autocollante colorée avec un contenu et des dimensions spécifiées.

  • 14
    Sticky Note6

    Crée une note autocollante avec un contenu et des dimensions données.

Dernière étape

Vous n'avez pas besoin de plus de canaux.
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