Update app.py

app.py

@@ -4,28 +4,18 @@ import random
 import numpy as np  
 import requests  
 from PIL import Image  
+import os  
 
 # 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  
+    return frame if success else None  
 
 # Заголовок приложения  
 st.title("Video to Text Converter")  
@@ -34,24 +24,18 @@ st.title("Video to Text Converter")
 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  
+            headers = {"Authorization": f"Bearer {os.getenv('HUGGINGFACE_TOKEN_READ')}"}  
 
-            # Отправка запроса к модели  
             response = requests.post(  
                 model_url,  
                 headers=headers,  
@@ -59,10 +43,9 @@ if uploaded_file is not None:
             )  
 
             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.")  
+        st.error("Не удалось извлечь кадр из видео.")