obs-websocket 使用教程
项目介绍
obs-websocket 是一个开源项目,允许用户通过 WebSocket 远程控制 OBS Studio。这个插件为 OBS Studio 提供了丰富的 API,使得开发者可以轻松地实现自动化场景切换、流媒体控制等功能。obs-websocket 支持多种编程语言的客户端库,方便不同技术背景的开发者使用。
项目快速启动
安装 obs-websocket
- 下载 obs-websocket 插件:
git clone https://github.com/Palakis/obs-websocket.git - 进入项目目录并编译插件:
cd obs-websocket mkdir build && cd build cmake .. make - 将生成的插件文件复制到 OBS Studio 的插件目录中。
配置 obs-websocket
- 启动 OBS Studio,在菜单中选择“工具” -> “obs-websocket 设置”。
- 在设置对话框中,启用认证并设置一个密码。
使用示例代码
以下是一个简单的 Python 示例,展示如何连接到 obs-websocket 并切换场景:
import asyncio
from simpleobsws import obsws, Request
async def main():
ws = obsws("localhost", 4444, "your_password")
await ws.connect()
await ws.wait_until_identified()
request = Request("SetCurrentScene", {"scene-name": "YourSceneName"})
ret = await ws.call(request)
if ret.ok():
print("场景切换成功")
await ws.disconnect()
asyncio.run(main())
应用案例和最佳实践
远程控制 OBS
通过 obs-websocket,你可以从手机或平板电脑远程控制 OBS Studio,实现场景切换、调整流媒体设置等功能。这对于直播者来说非常方便,尤其是在需要快速响应观众互动时。
自动化场景切换
结合第三方程序(如自动脚本或硬件设备),obs-websocket 可以实现自动化场景切换。例如,使用脚本根据当前时间自动切换不同的场景,或者使用硬件设备(如脚踏板)触发场景切换。
集成到现有系统
obs-websocket 可以集成到现有的直播系统中,通过 API 调用实现与外部系统的交互。例如,结合 Twitch API,可以根据观众的订阅情况动态调整直播内容。
典型生态项目
Macro Deck
Macro Deck 是一个强大的宏管理工具,支持通过 obs-websocket 控制 OBS Studio。用户可以创建自定义的宏,实现复杂的场景切换和流媒体控制。
Streamer Bot
Streamer Bot 是一个直播辅助工具,支持通过 obs-websocket 实现自动化任务。例如,根据观众的聊天内容自动触发特定的场景切换或播放特定的音效。
Bitfocus Companion
Bitfocus Companion 是一个硬件控制界面,支持通过 obs-websocket 控制 OBS Studio。用户可以通过硬件按钮快速切换场景或执行其他操作。
通过这些生态项目,obs-websocket 的功能得到了进一步的扩展和增强,为用户提供了更加丰富的直播体验。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00