Frame框架,requestCommand的Frame的使用:

本文详细介绍了Frame框架中requestCommand的使用方法,特别是其target属性的功能。解释了target属性的不同值,如_self、_blank等,并说明了这些值如何影响新URL请求在客户端窗口中的打开方式。

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Frame框架,requestCommand的Frame的使用:
Frame的非target属性在一种特殊的情况下是没有意义的:当frame的target的值为_self的时候,由于新请求页面是在本窗口打开,因此无法实现Frame中的各个属性配置。需要开发人员特别注意。

target:该属性是RequestCommand用来决定新URL请求打开的客户端窗口使用方式。
可设定的属性有:
 _exclusive_subwindow:排它性的子窗口
 _subwindow:普通子窗口
 _self:打开新的页面替换本页面内容
 _blank:在一个新的页面打开
 _parent:在当前页面的父页面框架中打开
 _top:在当前页面的最顶层框架页面打开
 _modal_dialog:模态窗口
 _modeless_dialog:非模态窗口

import cv2 import pytesseract import speech_recognition as sr from pydub import AudioSegment from docx import Document from docx.shared import Inches import subprocess import datetime import os # 设置路径(修改为你的实际路径) pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r"C:\\Program Files\\Tesseract-OCR\\tesseract.exe" AudioSegment.converter = r"D:\\ffmpeg-2025-06-11-git-f019dd69f0-full_build\\bin\\ffmpeg.exe" FFMPEG_PATH = AudioSegment.converter # 用于 subprocess 提取音频 # 创建 Word 文档 doc = Document() doc.add_heading('课堂笔记', 0) # 从视频中提取图像帧 def extract_frames_from_video(video_path, output_folder='frames', interval=30): cap = cv2.VideoCapture(video_path) if not cap.isOpened(): print("无法打开视频文件") return os.makedirs(output_folder, exist_ok=True) count = 0 frame_id = 0 while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break if count % interval == 0: frame_path = os.path.join(output_folder, f"frame_{frame_id}.jpg") cv2.imwrite(frame_path, frame) print(f"🖼️ 保存帧图像: {frame_path}") frame_id += 1 count += 1 cap.release() # 图像识别 def extract_text_from_images(folder='frames'): for filename in sorted(os.listdir(folder)): if filename.endswith(".jpg"): path = os.path.join(folder, filename) img = cv2.imread(path) text = pytesseract.image_to_string(img, lang='chi_sim+eng') if text.strip(): doc.add_heading(f"图像内容({filename})", level=2) doc.add_picture(path, width=Inches(4.5)) doc.add_paragraph(text) print(f"✅ 识别完成: {filename}") # 提取视频中的音频(用 FFmpeg) def extract_audio_from_video(video_path, output_path="temp_audio.mp3"): command = [FFMPEG_PATH, "-i", video_path, "-q:a", "0", "-map", "a", output_path, "-y"] try: subprocess.run(command, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE) print(f"🎧 音频已提取到: {output_path}") return output_path except Exception as e: print(f"❌ 音频提取失败: {e}") return None # 音频识别 def extract_text_from_audio(audio_path): recognizer = sr.Recognizer() try: audio = AudioSegment.from_file(audio_path) audio.export("temp.wav", format="wav") except Exception as e: print(f"❌ 音频转换失败: {e}") return with sr.AudioFile("temp.wav") as source: audio_data = recognizer.record(source) try: text = recognizer.recognize_google(audio_data, language='zh-CN') doc.add_heading('教师讲解内容(语音识别)', level=1) doc.add_paragraph(text) print("✅ 语音识别完成") except sr.UnknownValueError: print("⚠️ 无法识别音频内容") except sr.RequestError as e: print(f"❌ 请求失败: {e}") # 保存 Word 文档 def save_doc(): filename = f"课堂笔记_{datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.docx" doc.save(filename) print(f"✅ 文档已保存为: {filename}") # 主流程 if __name__ == "__main__": video_path = input("📁 请输入视频文件路径: ").strip() extract_frames_from_video(video_path) extract_text_from_images() use_audio = input("🔊 是否识别视频音频?(y/n): ").strip().lower() if use_audio == 'y': audio_path = extract_audio_from_video(video_path) if audio_path: extract_text_from_audio(audio_path) save_doc() 请帮我修改这段代码。实现把视频中的内容智能化整理成笔记。
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06-16
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