frame fushion

Rahmen Fushion

Beschreibung

Verwendung von Cloudflare-Mitarbeitern und Seiten mit TypeScript zum Erstellen von Frame-Fishion

Merkmale

• Video -Upload: Benutzer können Videos von ihrem lokalen Computer zur Analyse hochladen.
• Rahmenanalyse: Das Tool analysiert einzelne Frames des Videos, um Schlüsselinformationen zu extrahieren und zu synthetisieren.
• Objekterkennung: Erkennt und verfolgt Objekte, die in den Videorahmen vorhanden sind.
• Szenenanalyse: Analysiert Szenen, um verschiedene Umgebungen oder Einstellungen im Video zu identifizieren.
• Datenvisualisierung: Bietet Visualisierungen der Analyseergebnisse für eine einfachere Interpretation.

Voraussetzungen

1. Node.js: Stellen Sie sicher, dass Node.js auf Ihrem Computer installiert ist.
2. CloudFlare -Konto: Melden Sie sich für ein CloudFlare -Konto an, wenn Sie noch keines haben.

Erste Schritte

1. Klon das Repository: git clone https://github.com/ezecodes/frame-fushion.git und cd frame-fushion
2. Installieren Sie die Abhängigkeiten npm install
3. Wrangler.toml enden Sie die folgenden Bindungen an Ihre wrangler.toml -Datei an
4. Starten Sie den Development Server Run npm run dev um die Vite -Server -Run npm run preview zu starten, um Wrangler zu starten

wrangler.toml

name =

pages_build_output_dir =

compatibility_date =

compatibility_flags = ["nodejs_compat"]

[ai]

binding = "AI"

[[d1_databases]]

binding = // available in your Worker on env.DB

database_name =

database_id =