在第 18 天，我們將專注於處理 Line Bot 收到的圖片消息。Line Bot 除了能處理文字消息外，也能接收用戶上傳的圖片，並對圖片進行回應或處理，例如保存圖片、分析內容等。

步驟 1：接收和保存圖片

Line Bot 在收到圖片後，可以通過 ImageMessage 事件處理器來接收圖片消息，並進行處理或存儲。當用戶發送圖片時，LINE 會給我們一個 message_id，通過這個 message_id 可以下載圖片。

1. 設置圖片消息的處理器：

   • 當用戶發送圖片時，ImageMessage 事件會觸發，你可以用此來處理該圖片。

   例子：

   @handler.add(MessageEvent, message=ImageMessage)
   def handle_image_message(event):
       message_id = event.message.id  # 獲取圖片的 message_id
       image_content = line_bot_api.get_message_content(message_id)  # 下載圖片內容
   
       # 保存圖片到本地
       with open(f"{message_id}.jpg", "wb") as f:
           for chunk in image_content.iter_content():
               f.write(chunk)
   
       reply_message = "圖片已收到並保存！"
       line_bot_api.reply_message(event.reply_token, TextSendMessage(text=reply_message))
   

2. 使用 Line SDK 下載圖片：

   • line_bot_api.get_message_content(message_id) 可以下載用戶發送的圖片。你可以將其保存到本地伺服器，或進行進一步處理，如使用圖像識別工具。

3. 處理大文件：

   • 如果圖片較大，建議使用流式讀取方式來下載並處理圖片，這樣可以避免內存過載。

步驟 2：進行圖片分析

處理圖片後，你可以進一步使用圖像分析 API 來對圖片內容進行分析，如識別對象、顏色、文字等。

1. 整合圖像識別 API：

   • 例如，可以使用 Google Cloud Vision API、Microsoft Azure 的圖像識別 API，或其他開源的圖像識別工具來分析圖片的內容。

   例子（假設使用 Google Vision API 進行文字識別）：

   from google.cloud import vision
   
   def analyze_image(image_path):
       client = vision.ImageAnnotatorClient()
       with open(image_path, "rb") as image_file:
           content = image_file.read()
       image = vision.Image(content=content)
       response = client.text_detection(image=image)
       texts = response.text_annotations
       return texts[0].description if texts else "未能識別圖片中的文字"
   
   @handler.add(MessageEvent, message=ImageMessage)
   def handle_image_message(event):
       message_id = event.message.id
       image_content = line_bot_api.get_message_content(message_id)
   
       # 保存圖片
       image_path = f"{message_id}.jpg"
       with open(image_path, "wb") as f:
           for chunk in image_content.iter_content():
               f.write(chunk)
   
       # 圖像識別
       result = analyze_image(image_path)
   
       reply_message = f"圖片中的文字是: {result}"
       line_bot_api.reply_message(event.reply_token, TextSendMessage(text=reply_message))
   

步驟 3：處理 GIF 或其他動態圖

Line Bot 也支持 GIF 等其他圖片格式的處理。處理 GIF 的邏輯和普通圖片類似，不過在處理過程中，可以進一步分析或處理每一幀畫面，或者直接回應 GIF 文件。