从通过 n8n 表格提交的图像中检索车辆登记号。
该工作流程利用视觉语言模型从通过 n8n 表单提交的图像中检索车牌号，随后呈现收集到的数据。
它是如何运作的
此工作流程旨在从通过 n8n 表单提交的图像中提取车辆登记号。当用户通过表单上传图像时，该过程开始，这会触发工作流程。序列中的第一个节点是“Webhook”节点，它侦听传入的 HTTP 请求。提交图像后，Webhook 会捕获数据，包括图像文件。
在 Webhook 之后，工作流程利用“函数”节点来准备要处理的图像数据。该节点负责从传入请求中提取相关信息，特别是包含车牌的图像文件。
接下来，工作流程连接到“视觉语言模型”节点，该节点的任务是分析图像。该节点采用先进的图像识别技术，从上传的图像中识别并提取车牌号。该节点的输出是检测到的车牌号，然后传递给后续节点。
工作流程的最后一步是“响应 Webhook”节点。该节点将提取的车牌号发送回用户，作为对其初始请求的响应。该工作流程有效地捕获图像、对其进行处理以提取必要的信息并返回结果，所有这些都以无缝流程进行。
主要特点
1. 图片上传功能
：该工作流程允许用户直接通过n8n表单上传图片，使其用户友好且易于访问。
2. 自动数据提取
：通过利用视觉语言模型，工作流程可自动执行提取车牌号码的过程，减少手动工作并提高准确性。
3. 实时响应
：工作流程通过提取的车牌号进行响应，为用户提供即时反馈，增强用户体验。
4. 可扩展性
：工作流的设计允许轻松扩展，使其能够同时处理多个请求而不会降低性能。
5. 与 n8n 集成
：利用 n8n 的功能，此工作流程可以轻松地与其他服务和工具集成，从而实现进一步的自动化和数据处理。
工具集成
1. Webhook 节点
：捕获包含图像数据的传入 HTTP 请求。
2. 功能节点
：处理传入的数据以提取图像文件进行分析。
3. 视觉语言模型节点
：分析图像以检测并提取车牌号。
4. 响应Webhook节点
：将提取的车牌号作为响应发送回用户。
需要 API 密钥
此工作流程无需 API 密钥、凭据或身份验证配置即可运行。它仅基于 n8n 平台及其集成节点的功能运行。
