要使用Python自動生成圖像描述，可以使用自然語言處理工具和圖像處理庫來實現。以下是一個基本的步驟：

1. 導入圖像 首先，使用圖像處理庫（如PIL或OpenCV）加載要描述的圖像。

from PIL import Image

image = Image.open('image.jpg')

2. 使用圖像識別模型 使用圖像識別模型（如TensorFlow或PyTorch）來識別圖像中的對象、場景或人物等內容。

# 使用圖像識別模型識別圖像內容
# 這里以ImageNet模型為例
from torchvision import models, transforms
import torch

# 加載ImageNet模型
model = models.resnet50(pretrained=True)
model.eval()

# 對圖像進行預處理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),
])

image_tensor = transform(image).unsqueeze(0)

# 使用模型進行預測
output = model(image_tensor)

3. 生成圖像描述 根據圖像識別模型的輸出結果，可以使用自然語言處理工具（如NLTK或spaCy）生成圖像描述。

# 使用NLTK生成圖像描述
import nltk
nltk.download('punkt')

from nltk.tokenize import word_tokenize

# 獲取模型輸出的概率最高的對象標簽
_, predicted_idx = torch.max(output, 1)
predicted_idx = predicted_idx.item()

# 獲取ImageNet標簽文件
import urllib
imagenet_labels = urllib.request.urlopen('https://raw.githubusercontent.com/pytorch/hub/master/imagenet_classes.txt').read().decode("utf-8").split('\n')

# 生成圖像描述
image_description = "This image contains a {}".format(imagenet_labels[predicted_idx])

print(image_description)

通過以上步驟，你可以使用Python自動生成圖像描述。當然，這只是一個簡單的示例，你可以根據需要進一步優化和擴展功能。