AI 기반 Cloudinary와 Streamlit을 활용한 콘텐츠 인식 미디어 자동 자르기 도구 구축

핵심 기술: 본 튜토리얼은 Cloudinary의 강력한 AI 기반 콘텐츠 인식(Content-Aware) 기능을 활용하여 이미지 및 비디오를 자동으로 최적의 비율로 자르는 방법을 Streamlit 웹 애플리케이션으로 구현하는 과정을 설명합니다.

기술적 세부사항:
* 환경 설정: 가상 환경 생성, streamlit, cloudinary, python-dotenv 라이브러리 설치 및 requirements.txt 파일 관리.
* Cloudinary 연동: .env 파일을 이용한 Cloudinary API 키(Cloud Name, API Key, API Secret) 안전하게 관리 및 cloudinary.config()를 통한 연동.
* 이미지 처리 함수: CloudinaryImage 클래스를 사용하여 public_id, aspect_ratio, width를 기반으로 콘텐츠 인식 자르기가 적용된 이미지 URL을 생성하는 generate_image_url 함수 구현 (gravity='auto', crop='fill', quality='auto', fetch_format='auto' 등 활용).
* 비디오 처리 함수: CloudinaryVideo 클래스를 사용하여 동일한 방식으로 비디오 URL을 생성하는 generate_video_url 함수 구현.
* Streamlit UI 구성: st.title, st.write, st.text_input, st.radio 등을 활용하여 사용자가 Cloudinary의 public_id와 원하는 aspect_ratio를 입력하고 결과를 확인할 수 있는 인터페이스 구축.
* 애플리케이션 실행: streamlit run app.py 명령어를 통한 로컬 실행.
* 배포: Streamlit Community Cloud를 이용한 무료 배포 방법 안내 및 환경 변수 설정 강조.

개발 임팩트:
* AI를 활용하여 수동 이미지/비디오 편집 시간을 획기적으로 단축하고 생산성을 향상시킵니다.
* 다양한 디바이스 및 레이아웃에 최적화된 미디어를 효율적으로 제공할 수 있습니다.
* 프론트엔드 경험이 없어도 Streamlit을 통해 인터랙티브한 웹 애플리케이션을 쉽게 구축하고 시연할 수 있습니다.

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