Plataforma inteligente de procesamiento de video
Convierte videos horizontales a formato vertical 9:16 con detección de rostros, reencuadre inteligente y múltiples modos de procesamiento para TikTok, Instagram Reels y YouTube Shorts.

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📋 Tabla de contenidos

• ¿Qué es Elevideo?
• Arquitectura del sistema
• Demos y deploys
• Repositorios del proyecto
• Stack tecnológico
• El equipo

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🎬 ¿Qué es Elevideo?

Elevideo es una plataforma web que permite a creadores de contenido transformar sus videos horizontales en clips verticales listos para publicar en redes sociales, sin necesidad de editar manualmente.

El sistema detecta automáticamente los rostros en el video, calcula el encuadre óptimo en cada fotograma y aplica estabilización cinematográfica para generar un resultado fluido y profesional.

Funcionalidades principales

• 📁 Proyectos — Organiza tus videos en proyectos independientes
• ⬆️ Subida de videos — Upload directo a Cloudinary con metadatos automáticos
• 🎯 Tres modos de procesamiento:
  • vertical — Convierte el video completo a 9:16
  • short_auto — Selecciona automáticamente el mejor segmento
  • short_manual — Tú decides el segmento de inicio y duración
• 📊 Seguimiento en tiempo real — Consulta el progreso de cada job mediante polling
• 🎨 Fondos personalizables — Smart crop, fondo difuminado o fondo negro
• 📥 Galería de resultados — Accede a todos tus videos procesados con sus URLs de descarga
• 🔔 Notificaciones por email — Recibe un aviso cuando tu video está listo

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🏗 Arquitectura del sistema

Elevideo está compuesto por tres servicios independientes que se comunican entre sí:

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     Usuario / Browser                   │
└───────────────────────────┬─────────────────────────────┘
                            │ HTTPS
                            ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│              Frontend  (React + Tailwind CSS)            │
│                   elevideo.vercel.app                   │
└───────────────────────────┬─────────────────────────────┘
                            │ REST API + JWT
                            ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│           Backend Spring Boot  (Monolito Modular)        │
│             elevideo-ec.onrender.com                    │
│                                                         │
│   auth │ user │ project │ video │ processing │ notif.   │
└──────────────┬───────────────────────┬──────────────────┘
               │ HTTP + JWT delegado   │ Webhooks
               │                       │ (X-Service-Key)
               ▼                       │
┌──────────────────────────┐           │
│   Microservicio Python   │───────────┘
│   FastAPI + MediaPipe    │
│     (solo local ⚠️)      │
└──────────────────────────┘

Flujo de procesamiento

1. El usuario sube un video desde el frontend → se almacena en Cloudinary
2. Crea un job de procesamiento → Spring Boot registra el job y llama al microservicio Python
3. Python descarga el video, aplica detección de rostros con MediaPipe, estabilización cinematográfica y encoding con FFmpeg
4. El resultado se sube a Cloudinary y Python notifica a Spring Boot vía webhook
5. Spring Boot actualiza el job y guarda la rendition con las URLs de descarga
6. El usuario recibe un notificacion en su navegagador y puede ver el resultado en su galería de videos procesados

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🌐 Demos y deploys

Servicio	URL	Estado
🎨 Frontend	elevideo.vercel.app	✅ Desplegado
⚙️ Backend API (Swagger)	elevideo-ec.onrender.com/swagger-ui/index.html	✅ Desplegado
🐍 Microservicio Python	—	⚠️ Solo local

¿Por qué el microservicio Python no está desplegado?
El procesamiento de video con MediaPipe, OpenCV y FFmpeg es una tarea intensiva en CPU y memoria RAM. Los planes gratuitos de plataformas como Render o Railway no ofrecen los recursos suficientes para ejecutarlo de forma estable. Para usarlo es necesario correrlo localmente o en un servidor propio con recursos adecuados.

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📦 Estructura del repositorio

elevideo/
├── backend/          ← API REST Spring Boot (monolito modular)
├── frontend/         ← Interfaz de usuario React.js
└── video-processor/  ← Microservicio de procesamiento Python FastAPI

Cada servicio tiene su propio README con instrucciones detalladas de instalación y configuración:

• 📖 README — Backend
• 📖 README — Frontend
• 📖 README — Microservicio Python

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🛠 Stack tecnológico

Backend — Spring Boot

Tecnología	Versión	Uso
Java	17	Lenguaje principal
Spring Boot	3.5.11	Framework REST
Spring Modulith	2.0.3	Arquitectura de monolito modular
Spring Security + JJWT	0.12.5	Autenticación JWT
PostgreSQL	—	Base de datos relacional
Spring Data JPA	—	Persistencia
MapStruct	1.6.3	Mapeo de objetos
Cloudinary SDK	1.39.0	Almacenamiento de video
Thymeleaf + Resend	—	Emails transaccionales
SpringDoc OpenAPI	2.8.15	Documentación Swagger

Frontend — React

Tecnología	Uso
React.js (JS ES6+)	Interfaz de usuario reactiva
Tailwind CSS	Estilos utilitarios
CRACO	Configuración personalizada sin eject
PostCSS	Procesamiento de CSS

Microservicio Python — FastAPI

Tecnología	Uso
Python 3.11+	Lenguaje principal
FastAPI	Framework REST asíncrono
MediaPipe	Detección de rostros
OpenCV	Procesamiento de fotogramas
FFmpeg	Encoding y filtros de video
NumPy	Cálculos de estabilización
Cloudinary SDK	Subida del video procesado

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👥 El Equipo

Este proyecto fue desarrollado por un equipo multidisciplinar en el marco de una simulación laboral de No Country.

Rol	Nombre	LinkedIn	GitHub
📋 Project Manager	David H. Caycedo Blum
🎨 Frontend Developer	Jhorman Nieto
🔧 Backend Developer	Edgar Ulises Camberos Arreola
🔧 Backend Developer	Eduin Pino
🔧 Backend Developer	Lisandro Sánchez Morales

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_{Desarrollado con ❤️ en No Country}