frame fushion

Рама Fushion

Описание

Использование работников и страниц CloudFlare с TypeScript для создания рамки

Функции

• Загрузка видео: пользователи могут загружать видео с локальной машины для анализа.
• Анализ кадров: инструмент анализирует отдельные кадры видео для извлечения и синтеза ключевой информации.
• Обнаружение объекта: обнаруживает и отслеживает объекты, присутствующие в видео кадрах.
• Анализ сцены: анализируется сцены, чтобы определить различные среды или настройки в видео.
• Визуализация данных: обеспечивает визуализацию результатов анализа для облегчения интерпретации.

Предварительные условия

1. Node.js: Убедитесь, что Node.js установлен на вашей машине.
2. Учетная запись CloudFlare: зарегистрируйтесь в учетной записи CloudFlare, если у вас его еще нет.

Начиная

1. Клон репозиторий: git clone https://github.com/ezecodes/frame-fushion.git и cd frame-fushion
2. Установить зависимости npm install
3. Wrangler.toml Добавляйте следующие привязки в свой файл wrangler.toml
4. Запустите сервер разработки запустить npm run dev , чтобы запустить Server Server Run npm run preview , чтобы запустить 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 =