一台机器有四块gpu，在python程序，在同一个线程中，需要调用图像识别程序，触发调用图像识别程序的机制是收到rabbitmq消息，每收到一条消息开启一个新的线程，并绑定一块gpu，代码示例

下面是一个示例代码，演示了在Python程序中使用RabbitMQ消息队列收到消息后，开启新线程并绑定对应的GPU进行图像识别的机制：

import pika
import threading
import os

def process_message(ch, method, properties, body):
    # 获取消息内容
    message = body.decode()

    # 获取可用的GPU设备数量
    num_gpus = 4

    # 分配GPU设备编号
    gpu_id = int(method.delivery_tag) % num_gpus

    # 绑定指定的GPU设备
    os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = str(gpu_id)

    # 调用图像识别程序，这里假设是调用external_program进行识别
    os.system("external_program " + message)  # 替换为你的图像识别程序命令

    # 手动确认消息已经处理完成
    ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)

def consume_messages():
    # 建立与RabbitMQ的连接
    connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
    channel = connection.channel()

    # 声明消息队列
    channel.queue_declare(queue='image_queue')

    # 设置每次从队列中获取一条消息
    channel.basic_qos(prefetch_count=1)

    # 注册消息处理回调函数
    channel.basic_consume(queue='image_queue', on_message_callback=process_message)

    # 开始消费消息
    channel.start_consuming()

# 创建多个线程来消费消息
num_threads = 4
for i in range(num_threads):
    thread = threading.Thread(target=consume_messages)
    thread.start()

在上述示例代码中，首先使用pika库建立与RabbitMQ的连接，并声明消息队列。然后，我们创建多个线程来调用`consume_messages`函数，每个线程都会消费消息队列中的消息。

在`process_message`函数中，我们获取消息内容并计算要绑定的GPU设备编号。然后，我们将其设置为`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量，用于图像识别程序绑定对应的GPU。在这里，我们假设图像识别程序是通过调用`external_program`命令进行识别。

最后，在处理完消息后，我们通过调用`ch.basic_ack()`手动确认消息已经处理完成，确保消息不会在消费者断开连接时重新进入队列。

通过这种方式，每收到一条RabbitMQ消息，就会开启一个新的线程，并绑定一块GPU进行图像识别。注意确保你的系统和环境设置正确，并且安装了相应的RabbitMQ客户端库和图像识别程序。