Этот веб-сервис Python, созданный с использованием Django, предоставляет функции обработки видео, включая извлечение аудио и нанесение водяных знаков на видео. Он интегрирует FFmpeg для обработки мультимедиа и использует базу данных SQLite для хранения информации об обработанных видео.
Клонировать репозиторий
git clone https://github.com/gouravmohanty7070/vidyo.ai
Настройка виртуальной среды
Чтобы обеспечить чистую и изолированную среду для вашего приложения, рекомендуется использовать виртуальную среду. Вот как вы можете это настроить:
cd vidyo.ai
python -m virtualenv venv
Активация виртуальной среды
venvScriptsactivate
source venv/bin/activate
Установить FFmpeg
Download FFmpeg:
Go to the FFmpeg Official Website and download the latest build for Windows.
Extract the Files:
Extract the downloaded ZIP file to a location on your computer (e.g., C:FFmpeg).
Add FFmpeg to the System Path:
Right-click on 'This PC' or 'My Computer' and select 'Properties'.
Click on 'Advanced system settings' and then 'Environment Variables'.
Under 'System Variables', find and select the 'Path' variable, then click 'Edit'.
Click 'New' and add the path to the bin folder inside the extracted FFmpeg folder (e.g., C:FFmpegbin).
Click 'OK' to close all dialog boxes.
Verify the Installation:
Open Command Prompt and type ffmpeg -version to check if FFmpeg is installed correctly.
brew install ffmpeg
sudo apt install ffmpeg
Установка зависимостей. Активировав виртуальную среду, установите необходимые зависимости с помощью pip и файла require.txt:
pip install -r requirements.txt
Запустите приложение. Перейдите в каталог «vidyo», содержащий код приложения:
cd vidyo
Запуск миграции
python manage.py migrate
Выполните следующую команду, чтобы запустить приложение:
python manage.py runserver
Доступ к приложению
Open your web browser and go to http://127.0.0.1:8000/
Тестирование
Use tools like Postman or cURL to test the API endpoints.
Клонировать репозиторий
git clone https://github.com/gouravmohanty7070/vidyo.ai
cd vidyo.ai
Создайте образ Docker
docker build -t vidyo .
Запустите Docker-контейнер
docker run -p 8000:8000 vidyo
Доступ к приложению
Open your web browser and go to http://localhost:8000
Тестирование
Use tools like Postman or cURL to test the API endpoints.
Примечание
Audio Extraction Endpoint: POST /extract-audio
Video Watermarking Endpoint: POST /watermark-video
Для хранения информации об обработанных видео сервис использует базу данных SQLite со следующими таблицами и полями:
Таблица видео. В этой таблице хранится информация как о видео, извлеченных из аудио, так и о видео с водяными знаками.
Дополнительные таблицы:
В зависимости от требований вашего приложения у вас могут быть дополнительные таблицы, особенно если мы реализуем аутентификацию пользователей, ведение журнала или другие функции.
Инструкции по настройке базы данных:
После настройки проекта Django выполните следующие команды, чтобы создать и применить миграции для схемы вашей базы данных:
python manage.py makemigrations
python manage.py migrate
Эта архитектура предназначена для оптимизации использования ресурсов и поддержания оперативности при высокой нагрузке. Разделяя задачи в зависимости от их требований к ресурсам и используя сочетание оптимизированных серверов, система может эффективно обрабатывать большое количество одновременных запросов на обработку видео.
Демонстрационное видео с заданием на vidyo.ai