workflow
# 2649 Gemini 2 0基于提示的目标检测
此工作流程使用Gemini 2.0基于提示的对象检测功能来识别和绘制图像中兔子周围的边界框。
示例：用户可以使用此工作流快速识别和突出显示图像中特定对象（例如兔子、汽车、人）的位置，这对于视觉搜索、内容审核或图像分析等任务非常有用。
## 你能做什么
– P 使用Gemini 2.0 API进行基于提示的对象检测
– A 自动缩放边界框坐标以适应原始图像大小
– V 通过在图像上绘制边界框来可视化检测到的对象
## 快速入门
1. 将此工作流导入n8n
2. 配置您的设置
3. 开始自动化！
⚠️ 警告：停止为花生构建基本自动化。 🚫
这是大多数人不会告诉你的痛苦真相。..
而90%的建筑商仍在销售价值500亿美元的工作流（而且工作太辛苦了）。..
我一直在通过做一件不同的事情来完成6000-13000美元的交易：
我将简单的自动化与不到一周的构建时间的自定义AI相结合。
最近的客户获胜：
*将一个基本的发票难题变成了一个6000美元的项目，为我的客户每周节省了20个小时
*为律师事务所建造了一台潜在客户开发机器——他们愉快地支付了1.3万美元（而且它全天候运行）
*创建了人工智能驱动的SEO自动化，击败了受资助的公司（使用0美元的人工智能成本）
是时候构建每个解决方案了吗？不到2小时。
但这就是疯狂之处。..
大多数自动化建设者认为人工智能“太复杂”或“太昂贵”，无法添加到他们的堆栈中。
（与此同时，对于需要相同时间构建的解决方案，我将收取10倍的额外费用）
想看看我到底是怎么做到的吗？
在我们的社区里，我向您展示：
*一夜之间将价格提高3倍的确切人工智能组件
*我的“1.5万美元解决方案栈”（n8n+人工智能框架）
*逐字逐句的脚本来完成高级交易
*我价值超过1万美元的构建的真实示例
*客户为何愿意支付更多费用背后的心理学
在此处获取免费试用版（即将关闭）：