frame fushion

Marco

Descripción

Utilizando a los trabajadores y páginas de Cloudflare con mecanografiado para construir frame-cushion

Características

• Carga de video: los usuarios pueden cargar videos desde su máquina local para su análisis.
• Análisis de cuadros: la herramienta analiza los marcos individuales del video para extraer y sintetizar información clave.
• Detección de objetos: detecta y rastrea objetos presentes en los marcos de video.
• Análisis de la escena: analiza escenas para identificar diferentes entornos o configuraciones en el video.
• Visualización de datos: proporciona visualizaciones de los resultados del análisis para una interpretación más fácil.

Requisitos previos

1. Node.js: asegúrese de que Node.js esté instalado en su máquina.
2. Cuenta de CloudFlare: Regístrese para obtener una cuenta de CloudFlare si aún no tiene una.

Empezando

1. Clone The Reposyory: git clone https://github.com/ezecodes/frame-fushion.git y cd frame-fushion
2. Instalar dependencias npm install
3. Wrangler.toml Agregar los siguientes enlaces a su archivo wrangler.toml
4. Inicie el servidor de desarrollo Ejecutar npm run dev para iniciar el servidor VITE Ejecutar npm run preview para iniciar Wrangler

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 =