


Ajar anda cara menggunakan Python untuk menyambung ke antara muka Huawei Cloud dan merealisasikan tangkapan skrin video
Ajar anda cara menggunakan Python untuk menyambung ke antara muka Huawei Cloud untuk mencapai tangkapan skrin video
Abstrak: Huawei Cloud ialah platform pengkomputeran awan yang berkuasa yang menyediakan pelbagai antara muka API, termasuk antara muka berkaitan pemprosesan video. Artikel ini akan memperkenalkan anda kepada cara menggunakan bahasa pengaturcaraan Python untuk menyambung ke antara muka API Huawei Cloud untuk merealisasikan fungsi mengambil tangkapan skrin video.
- Daftar akaun Huawei Cloud dan buat projek
Pertama, anda perlu mendaftar akaun Huawei Cloud dan buat projek baharu. Log masuk ke konsol Awan Huawei (https://console.huaweicloud.com), masukkan konsol pengurusan, pilih "Pengesahan Identiti - Daftar Pengguna", dan ikut gesaan untuk melengkapkan pendaftaran akaun. Kemudian, dalam "Pengurusan Projek" konsol, buat projek baharu. - Aktifkan perkhidmatan video dan jana kunci tandatangan
Dalam Huawei Cloud Console, masukkan perkhidmatan "Video Review" dan klik "Activate Now". Dalam "Kunci API", jana "Kunci Akses" dan "Kunci Rahsia" baharu, yang akan digunakan untuk menyambung ke antara muka Awan Huawei untuk pengesahan. - Pasang pakej dependensi Python
Buka terminal atau command prompt dan masukkan arahan berikut untuk memasang pakej dependensi Python SDK.
pip install obs-sdk-python cv2
- Tulis kod Python
Buat fail Python baharu bernama "video_screenshot.py". Dalam fail, perkenalkan Huawei Cloud SDK dan tetapkan titik akhir, Kunci Akses dan Kunci Rahsia API.
import cv2 from obs import ObsClient # 设置华为云API的endpoint、Access Key和Secret Key endpoint = 'https://obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com' access_key = '*******************' # 替换为您的Access Key secret_key = '*******************' # 替换为您的Secret Key # 创建ObsClient对象 obs_client = ObsClient(access_key, secret_key, is_secure=False, server=endPoint)
- Fungsi tangkapan skrin video
Dalam kod, kami mentakrifkan fungsi untuk melaksanakan fungsi tangkapan skrin video. Fungsi ini menerima laluan fail video dan laluan menyimpan tangkapan skrin sebagai parameter, dan menggunakan pustaka OpenCV untuk membaca fail video, menangkap bingkai pertama video sebagai tangkapan skrin dan menyimpannya dalam laluan yang ditentukan.
def video_screenshot(video_path, screenshot_path): # 使用OpenCV读取视频文件 video = cv2.VideoCapture(video_path) success, image = video.read() # 截取视频的第一帧作为截图 if success: cv2.imwrite(screenshot_path, image) print('视频截图成功!') else: print('视频截图失败!') # 释放视频资源 video.release()
- Panggil fungsi tangkapan skrin video
Dalam kod, fungsi tangkapan skrin video dilaksanakan dengan memanggil fungsivideo_screenshot()
dan menghantar laluan fail video dan laluan untuk menyimpan tangkapan skrin.
# 视频文件路径和截图保存路径 video_path = '/path/to/your/video.mp4' screenshot_path = '/path/to/save/screenshot.png' # 调用视频截图函数 video_screenshot(video_path, screenshot_path)
- Jalankan Kod
Dalam terminal atau command prompt, pergi ke direktori tempat fail Python terletak dan jalankan arahan Python untuk melaksanakan kod.
python video_screenshot.py
- Semak hasil tangkapan skrin
Semak fail tangkapan skrin dalam laluan simpan tangkapan skrin untuk memastikan fungsi tangkapan skrin adalah normal.
Kesimpulan: Artikel ini memperkenalkan anda cara menggunakan Python untuk menyambung ke antara muka Awan Huawei untuk merealisasikan fungsi mengambil tangkapan skrin video. Dengan menggunakan antara muka API Huawei Cloud dan menggunakan perpustakaan OpenCV untuk pemprosesan video, anda boleh mengambil tangkapan skrin video dengan mudah dan mengembangkan lagi aplikasi anda. Saya harap artikel ini berguna kepada anda, terima kasih kerana membaca!
Atas ialah kandungan terperinci Ajar anda cara menggunakan Python untuk menyambung ke antara muka Huawei Cloud dan merealisasikan tangkapan skrin video. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



PHP dan Python mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri, dan pilihannya bergantung kepada keperluan projek dan keutamaan peribadi. 1.PHP sesuai untuk pembangunan pesat dan penyelenggaraan aplikasi web berskala besar. 2. Python menguasai bidang sains data dan pembelajaran mesin.

Membolehkan pecutan GPU pytorch pada sistem CentOS memerlukan pemasangan cuda, cudnn dan GPU versi pytorch. Langkah-langkah berikut akan membimbing anda melalui proses: Pemasangan CUDA dan CUDNN Tentukan keserasian versi CUDA: Gunakan perintah NVIDIA-SMI untuk melihat versi CUDA yang disokong oleh kad grafik NVIDIA anda. Sebagai contoh, kad grafik MX450 anda boleh menyokong CUDA11.1 atau lebih tinggi. Muat turun dan pasang Cudatoolkit: Lawati laman web rasmi Nvidiacudatoolkit dan muat turun dan pasang versi yang sepadan mengikut versi CUDA tertinggi yang disokong oleh kad grafik anda. Pasang Perpustakaan Cudnn:

Docker menggunakan ciri -ciri kernel Linux untuk menyediakan persekitaran berjalan yang cekap dan terpencil. Prinsip kerjanya adalah seperti berikut: 1. Cermin digunakan sebagai templat baca sahaja, yang mengandungi semua yang anda perlukan untuk menjalankan aplikasi; 2. Sistem Fail Kesatuan (Unionfs) menyusun pelbagai sistem fail, hanya menyimpan perbezaan, menjimatkan ruang dan mempercepatkan; 3. Daemon menguruskan cermin dan bekas, dan pelanggan menggunakannya untuk interaksi; 4. Ruang nama dan cgroups melaksanakan pengasingan kontena dan batasan sumber; 5. Pelbagai mod rangkaian menyokong interkoneksi kontena. Hanya dengan memahami konsep -konsep teras ini, anda boleh menggunakan Docker dengan lebih baik.

Python dan JavaScript mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dari segi komuniti, perpustakaan dan sumber. 1) Komuniti Python mesra dan sesuai untuk pemula, tetapi sumber pembangunan depan tidak kaya dengan JavaScript. 2) Python berkuasa dalam bidang sains data dan perpustakaan pembelajaran mesin, sementara JavaScript lebih baik dalam perpustakaan pembangunan dan kerangka pembangunan depan. 3) Kedua -duanya mempunyai sumber pembelajaran yang kaya, tetapi Python sesuai untuk memulakan dengan dokumen rasmi, sementara JavaScript lebih baik dengan MDNWebDocs. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Penyimpanan Objek Minio: Penyebaran berprestasi tinggi di bawah CentOS System Minio adalah prestasi tinggi, sistem penyimpanan objek yang diedarkan yang dibangunkan berdasarkan bahasa Go, serasi dengan Amazons3. Ia menyokong pelbagai bahasa pelanggan, termasuk Java, Python, JavaScript, dan GO. Artikel ini akan memperkenalkan pemasangan dan keserasian minio pada sistem CentOS. Keserasian versi CentOS Minio telah disahkan pada pelbagai versi CentOS, termasuk tetapi tidak terhad kepada: CentOS7.9: Menyediakan panduan pemasangan lengkap yang meliputi konfigurasi kluster, penyediaan persekitaran, tetapan fail konfigurasi, pembahagian cakera, dan mini

Latihan yang diedarkan Pytorch pada sistem CentOS memerlukan langkah -langkah berikut: Pemasangan Pytorch: Premisnya ialah Python dan PIP dipasang dalam sistem CentOS. Bergantung pada versi CUDA anda, dapatkan arahan pemasangan yang sesuai dari laman web rasmi Pytorch. Untuk latihan CPU sahaja, anda boleh menggunakan arahan berikut: PipinstallToRchTorchVisionTorchaudio Jika anda memerlukan sokongan GPU, pastikan versi CUDA dan CUDNN yang sama dipasang dan gunakan versi pytorch yang sepadan untuk pemasangan. Konfigurasi Alam Sekitar Teragih: Latihan yang diedarkan biasanya memerlukan pelbagai mesin atau mesin berbilang mesin tunggal. Tempat

Apabila memasang pytorch pada sistem CentOS, anda perlu dengan teliti memilih versi yang sesuai dan pertimbangkan faktor utama berikut: 1. Keserasian Persekitaran Sistem: Sistem Operasi: Adalah disyorkan untuk menggunakan CentOS7 atau lebih tinggi. CUDA dan CUDNN: Versi Pytorch dan versi CUDA berkait rapat. Sebagai contoh, Pytorch1.9.0 memerlukan CUDA11.1, manakala Pytorch2.0.1 memerlukan CUDA11.3. Versi CUDNN juga mesti sepadan dengan versi CUDA. Sebelum memilih versi PyTorch, pastikan anda mengesahkan bahawa versi CUDA dan CUDNN yang serasi telah dipasang. Versi Python: Cawangan Rasmi Pytorch

CentOS Memasang Nginx memerlukan mengikuti langkah-langkah berikut: memasang kebergantungan seperti alat pembangunan, pcre-devel, dan openssl-devel. Muat turun Pakej Kod Sumber Nginx, unzip dan menyusun dan memasangnya, dan tentukan laluan pemasangan sebagai/usr/local/nginx. Buat pengguna Nginx dan kumpulan pengguna dan tetapkan kebenaran. Ubah suai fail konfigurasi nginx.conf, dan konfigurasikan port pendengaran dan nama domain/alamat IP. Mulakan perkhidmatan Nginx. Kesalahan biasa perlu diberi perhatian, seperti isu ketergantungan, konflik pelabuhan, dan kesilapan fail konfigurasi. Pengoptimuman prestasi perlu diselaraskan mengikut keadaan tertentu, seperti menghidupkan cache dan menyesuaikan bilangan proses pekerja.
