如何把直播嵌入微信公众账号

微信公众号嵌入直播教程
本文介绍了如何在微信公众号中嵌入直播内容。通过网页链接和自定义菜单两种方式实现,适合不同技术水平的用户操作。

直播已经走入千家万户。各种平台的直播,让人眼花缭乱。 近两年,随着微信作为社交媒体软件迅猛发展,大家开始关注如何在微信公众号里嵌入直播的话题。

 

要解答这个问题,首先我们要清楚微信公众账号后台的图文信息文章内部直接嵌入播放器这种方式需要一定的技术开发,非程序员的直播爱好者是无法完成的。那么还有什么别的办法吗?当然,下面就来介绍两种把直播嵌入微信公众账号的方法。

 

微信公众账号是可以嵌入网址的哦,那么我们就可以把直播嵌入网页。然后把直播网页浏览地址直接拷贝贴入即可。 在开始把直播页面嵌入到微信公众账号之前,我们先了解下,如何把直播内容嵌入网页,形成网页链接呢?下面以八百里流媒体服务器系统为例,给大家介绍一下将直播内容放到网页上并得到微信公众账号需要的直播网页浏览地址。

 

1. 安装八百里流媒体服务器系统。 

2. 发布直播得到嵌入网页代码。

3. 形成网页浏览地址。

 

有了网页浏览地址,那么介绍下如何嵌入直播到微信中。有以下两种方式:

 

1. 原文链接(阅读原文)贴入直播网页链接方式。

 

 

 

预览效果:


 

 

 

2. 建立菜单方式,在菜单中选择跳转页面方式。

 

a. 进入微信公众账号。

b. 点击左侧功能菜单下的自定义菜单按钮进入菜单管理界面。

c. 点击您需要嵌入直播页面的菜单,在右侧输入框内填入直播的网页浏览地址。

d. 点击页面底部的保存并修改,修改内容将在24小时内生效。

e. 查看时实直播效果在手机上进入您的微信公众号,找到您刚刚添加菜单,点击即可直接进入直播频道页面。

 

 

 

预览效果:

 

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本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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