Spaces:
Sleeping
Sleeping
| import streamlit as st | |
| import cv2 | |
| import random | |
| import numpy as np | |
| import requests | |
| from PIL import Image | |
| # Функция для извлечения случайного кадра из видео | |
| def get_random_frame(video_file): | |
| # Открываем видео файл | |
| cap = cv2.VideoCapture(video_file) | |
| # Получаем общее количество кадров | |
| total_frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) | |
| # Генерируем случайный номер кадра | |
| random_frame_number = random.randint(0, total_frames - 1) | |
| # Устанавливаем указатель на случайный кадр | |
| cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, random_frame_number) | |
| success, frame = cap.read() | |
| # Закрываем видеопоток | |
| cap.release() | |
| if success: | |
| return frame | |
| else: | |
| return None | |
| # Заголовок приложения | |
| st.title("Video to Text Converter") | |
| # Загрузка видеофайла | |
| uploaded_file = st.file_uploader("Загрузите видео файл...", type=["mp4", "avi"]) | |
| if uploaded_file is not None: | |
| # Извлечение случайного кадра из видео | |
| frame = get_random_frame(uploaded_file) | |
| if frame is not None: | |
| # Отображение извлечённого кадра | |
| st.image(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB), caption='Случайный кадр', use_column_width=True) | |
| # Сохранение временного изображения для отправки в модель | |
| _, buffer = cv2.imencode('.png', frame) | |
| image_data = buffer.tobytes() | |
| # Обработка изображения с помощью модели | |
| if st.button("Преобразовать в текст"): | |
| # Здесь должен быть URL вашей модели | |
| model_url = "https://api-inference.huggingface.co/models/nttdataspain/Image-To-Text-Lora-ViT" | |
| headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_HUGGINGFACE_API_TOKEN"} # Замените на ваш токен | |
| # Отправка запроса к модели | |
| response = requests.post( | |
| model_url, | |
| headers=headers, | |
| files={"file": image_data} | |
| ) | |
| if response.status_code == 200: | |
| # Отображаем сгенерированный текст | |
| output_text = response.json().get("generated_text") | |
| st.success(output_text) | |
| else: | |
| st.error("Ошибка при обработке изображения!") | |
| else: | |
| st.error("Не удалось извлечь кадр из видео.") |