Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,68 @@
+import streamlit as st  
+import cv2  
+import random  
+import numpy as np  
+import requests  
+from PIL import Image  
+
+# Функция для извлечения случайного кадра из видео  
+def get_random_frame(video_file):  
+    # Открываем видео файл  
+    cap = cv2.VideoCapture(video_file)  
+    # Получаем общее количество кадров  
+    total_frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))  
+    
+    # Генерируем случайный номер кадра  
+    random_frame_number = random.randint(0, total_frames - 1)  
+    
+    # Устанавливаем указатель на случайный кадр  
+    cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, random_frame_number)  
+    success, frame = cap.read()  
+    
+    # Закрываем видеопоток  
+    cap.release()  
+    
+    if success:  
+        return frame  
+    else:  
+        return None  
+
+# Заголовок приложения  
+st.title("Video to Text Converter")  
+
+# Загрузка видеофайла  
+uploaded_file = st.file_uploader("Загрузите видео файл...", type=["mp4", "avi"])  
+
+if uploaded_file is not None:  
+    # Извлечение случайного кадра из видео  
+    frame = get_random_frame(uploaded_file)  
+    
+    if frame is not None:  
+        # Отображение извлечённого кадра  
+        st.image(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB), caption='Случайный кадр', use_column_width=True)  
+        
+        # Сохранение временного изображения для отправки в модель  
+        _, buffer = cv2.imencode('.png', frame)  
+        image_data = buffer.tobytes()  
+
+        # Обработка изображения с помощью модели  
+        if st.button("Преобразовать в текст"):  
+            # Здесь должен быть URL вашей модели  
+            model_url = "https://api-inference.huggingface.co/models/nttdataspain/Image-To-Text-Lora-ViT"  
+            headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_HUGGINGFACE_API_TOKEN"}  # Замените на ваш токен  
+
+            # Отправка запроса к модели  
+            response = requests.post(  
+                model_url,  
+                headers=headers,  
+                files={"file": image_data}  
+            )  
+
+            if response.status_code == 200:  
+                # Отображаем сгенерированный текст  
+                output_text = response.json().get("generated_text")  
+                st.success(output_text)  
+            else:  
+                st.error("Ошибка при обработке изображения!")  
+    else:  
+        st.error("Не удалось извлечь кадр из видео.")