在开始使用Roboflow的视频推理功能之前，需要先安装Roboflow的Python包。这个包可以让轻松地在Python项目中集成Roboflow的功能。以下是安装和使用这个API的详细步骤。
首先，需要在开发环境中安装Roboflow的Python包。这可以通过pip命令轻松完成。打开命令行工具，输入以下命令：
pip install roboflow
这个命令会从Python包索引中下载并安装Roboflow包，使其可以在Python脚本中使用。
接下来，需要创建一个新的Python文件，这将是编写代码的地方。在这个文件中，将导入Roboflow模块，并使用它来加载模型并进行视频推理。以下是需要添加到Python文件中的代码：
from roboflow import Roboflow
# 用Roboflow API密钥替换"API_KEY"
rf = Roboflow(api_key="API_KEY")
# 用Roboflow项目ID替换"PROJECT_NAME"
project = rf.workspace().project("PROJECT_NAME")
# 用Roboflow模型ID替换"MODEL_ID"
model = project.version(MODEL_ID).model
# 进行视频推理，这里以"football-video.mp4"为例
job_id, signed_url, expire_time = model.predict_video(
"football-video.mp4",
fps=5,
prediction_type="batch-video"
)
# 等待视频推理结果
results = model.poll_until_video_results(job_id)
print(results)
在上述代码中，需要替换API_KEY、PROJECT_NAME和MODEL_ID为自己的Roboflow API密钥、项目ID和模型ID。这些信息可以在Roboflow的官方网站上找到。
目前，Roboflow的视频推理功能仅支持2023年6月30日之后在Roboflow中训练的模型。正在努力将更早的模型也纳入支持范围。
如果需要获取API密钥或模型ID，可以访问Roboflow的官方文档或联系他们的技术支持获取帮助。
要使用Roboflow的视频推理功能，需要有有效的API密钥和模型ID。以下是获取这些信息的步骤：
有了这些信息，就可以按照上面的代码示例进行操作，开始使用Roboflow的视频推理功能了。