Analizzare i video per le etichette

L'API Video Intelligence può identificare le entità mostrate nei filmati utilizzando la funzionalità LABEL_DETECTION. Questa funzionalità identifica oggetti, luoghi, attività, specie animali, prodotti e altro ancora.

L'analisi può essere suddivisa come segue:

  • A livello di frame: le entità
    vengono identificate ed etichettate all'interno di ogni frame (con un campionamento di un frame al secondo).
  • Livello di inquadratura:
    le inquadrature vengono rilevate automaticamente all'interno di ogni segmento (o video). Le entità vengono quindi identificate ed etichettate all'interno di ogni inquadratura.
  • Livello di segmento:
    è possibile specificare i segmenti di un video selezionati dall'utente per l'analisi, indicando gli offset temporali di inizio e fine ai fini dell'annotazione (vedi VideoSegment). Le entità vengono quindi identificate ed etichettate all'interno di ogni segmento. Se non vengono specificati segmenti, l'intero video viene trattato come un unico segmento.

Annotare un file locale

Ecco un esempio di analisi video per le etichette in un file locale.

Cerchi qualcosa di più approfondito? Consulta il nostro tutorial dettagliato su Python.

REST

Invia la richiesta di elaborazione

Di seguito viene mostrato come inviare una richiesta POST al metodo videos:annotate. Puoi configurare LabelDetectionMode per le annotazioni a livello di inquadratura e/o fotogramma. Ti consigliamo di utilizzare SHOT_AND_FRAME_MODE. L'esempio utilizza il token di accesso per un account di servizio configurato per il progetto utilizzando Google Cloud CLI. Per istruzioni sull'installazione di Google Cloud CLI, sulla configurazione di un progetto con un service account e sull'ottenimento di un token di accesso, consulta la guida rapida di Video Intelligence.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

Metodo HTTP e URL: 

POST https://videointelligence.googleapis.com/v1/videos:annotate

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "inputContent": "BASE64_ENCODED_CONTENT",
  "features": ["LABEL_DETECTION"],
}

Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID"
}

Se la richiesta ha esito positivo, Video Intelligence restituisce il nome dell'operazione.

Visualizzare i risultati

Per ottenere i risultati della richiesta, devi inviare una richiesta GET alla risorsa projects.locations.operations. Di seguito è riportato come inviare una richiesta di questo tipo.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

  • OPERATION_NAME: il nome dell'operazione restituito dall'API Video Intelligence. Il nome dell'operazione ha il formato projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID
  • PROJECT_NUMBER: L'identificatore numerico del tuo progetto Google Cloud

Metodo HTTP e URL: 

GET https://videointelligence.googleapis.com/v1/OPERATION_NAME

Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

Go


func label(w io.Writer, file string) error {
	ctx := context.Background()
	client, err := video.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("video.NewClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	fileBytes, err := os.ReadFile(file)
	if err != nil {
		return err
	}

	op, err := client.AnnotateVideo(ctx, &videopb.AnnotateVideoRequest{
		Features: []videopb.Feature{
			videopb.Feature_LABEL_DETECTION,
		},
		InputContent: fileBytes,
	})
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("AnnotateVideo: %w", err)
	}

	resp, err := op.Wait(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("Wait: %w", err)
	}

	printLabels := func(labels []*videopb.LabelAnnotation) {
		for _, label := range labels {
			fmt.Fprintf(w, "\tDescription: %s\n", label.Entity.Description)
			for _, category := range label.CategoryEntities {
				fmt.Fprintf(w, "\t\tCategory: %s\n", category.Description)
			}
			for _, segment := range label.Segments {
				start, _ := ptypes.Duration(segment.Segment.StartTimeOffset)
				end, _ := ptypes.Duration(segment.Segment.EndTimeOffset)
				fmt.Fprintf(w, "\t\tSegment: %s to %s\n", start, end)
			}
		}
	}

	// A single video was processed. Get the first result.
	result := resp.AnnotationResults[0]

	fmt.Fprintln(w, "SegmentLabelAnnotations:")
	printLabels(result.SegmentLabelAnnotations)
	fmt.Fprintln(w, "ShotLabelAnnotations:")
	printLabels(result.ShotLabelAnnotations)
	fmt.Fprintln(w, "FrameLabelAnnotations:")
	printLabels(result.FrameLabelAnnotations)

	return nil
}

Java

// Instantiate a com.google.cloud.videointelligence.v1.VideoIntelligenceServiceClient
try (VideoIntelligenceServiceClient client = VideoIntelligenceServiceClient.create()) {
  // Read file and encode into Base64
  Path path = Paths.get(filePath);
  byte[] data = Files.readAllBytes(path);

  AnnotateVideoRequest request =
      AnnotateVideoRequest.newBuilder()
          .setInputContent(ByteString.copyFrom(data))
          .addFeatures(Feature.LABEL_DETECTION)
          .build();
  // Create an operation that will contain the response when the operation completes.
  OperationFuture<AnnotateVideoResponse, AnnotateVideoProgress> response =
      client.annotateVideoAsync(request);

  System.out.println("Waiting for operation to complete...");
  for (VideoAnnotationResults results : response.get().getAnnotationResultsList()) {
    // process video / segment level label annotations
    System.out.println("Locations: ");
    for (LabelAnnotation labelAnnotation : results.getSegmentLabelAnnotationsList()) {
      System.out.println("Video label: " + labelAnnotation.getEntity().getDescription());
      // categories
      for (Entity categoryEntity : labelAnnotation.getCategoryEntitiesList()) {
        System.out.println("Video label category: " + categoryEntity.getDescription());
      }
      // segments
      for (LabelSegment segment : labelAnnotation.getSegmentsList()) {
        double startTime =
            segment.getSegment().getStartTimeOffset().getSeconds()
                + segment.getSegment().getStartTimeOffset().getNanos() / 1e9;
        double endTime =
            segment.getSegment().getEndTimeOffset().getSeconds()
                + segment.getSegment().getEndTimeOffset().getNanos() / 1e9;
        System.out.printf("Segment location: %.3f:%.2f\n", startTime, endTime);
        System.out.println("Confidence: " + segment.getConfidence());
      }
    }

    // process shot label annotations
    for (LabelAnnotation labelAnnotation : results.getShotLabelAnnotationsList()) {
      System.out.println("Shot label: " + labelAnnotation.getEntity().getDescription());
      // categories
      for (Entity categoryEntity : labelAnnotation.getCategoryEntitiesList()) {
        System.out.println("Shot label category: " + categoryEntity.getDescription());
      }
      // segments
      for (LabelSegment segment : labelAnnotation.getSegmentsList()) {
        double startTime =
            segment.getSegment().getStartTimeOffset().getSeconds()
                + segment.getSegment().getStartTimeOffset().getNanos() / 1e9;
        double endTime =
            segment.getSegment().getEndTimeOffset().getSeconds()
                + segment.getSegment().getEndTimeOffset().getNanos() / 1e9;
        System.out.printf("Segment location: %.3f:%.2f\n", startTime, endTime);
        System.out.println("Confidence: " + segment.getConfidence());
      }
    }

    // process frame label annotations
    for (LabelAnnotation labelAnnotation : results.getFrameLabelAnnotationsList()) {
      System.out.println("Frame label: " + labelAnnotation.getEntity().getDescription());
      // categories
      for (Entity categoryEntity : labelAnnotation.getCategoryEntitiesList()) {
        System.out.println("Frame label category: " + categoryEntity.getDescription());
      }
      // segments
      for (LabelSegment segment : labelAnnotation.getSegmentsList()) {
        double startTime =
            segment.getSegment().getStartTimeOffset().getSeconds()
                + segment.getSegment().getStartTimeOffset().getNanos() / 1e9;
        double endTime =
            segment.getSegment().getEndTimeOffset().getSeconds()
                + segment.getSegment().getEndTimeOffset().getNanos() / 1e9;
        System.out.printf("Segment location: %.3f:%.2f\n", startTime, endTime);
        System.out.println("Confidence: " + segment.getConfidence());
      }
    }
  }
}

Node.js

// Imports the Google Cloud Video Intelligence library + Node's fs library
const video = require('@google-cloud/video-intelligence').v1;
const fs = require('fs');
const util = require('util');

// Creates a client
const client = new video.VideoIntelligenceServiceClient();

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following line before running the sample.
 */
// const path = 'Local file to analyze, e.g. ./my-file.mp4';

// Reads a local video file and converts it to base64
const readFile = util.promisify(fs.readFile);
const file = await readFile(path);
const inputContent = file.toString('base64');

// Constructs request
const request = {
  inputContent: inputContent,
  features: ['LABEL_DETECTION'],
};

// Detects labels in a video
const [operation] = await client.annotateVideo(request);
console.log('Waiting for operation to complete...');
const [operationResult] = await operation.promise();
// Gets annotations for video
const annotations = operationResult.annotationResults[0];

const labels = annotations.segmentLabelAnnotations;
labels.forEach(label => {
  console.log(`Label ${label.entity.description} occurs at:`);
  label.segments.forEach(segment => {
    const time = segment.segment;
    if (time.startTimeOffset.seconds === undefined) {
      time.startTimeOffset.seconds = 0;
    }
    if (time.startTimeOffset.nanos === undefined) {
      time.startTimeOffset.nanos = 0;
    }
    if (time.endTimeOffset.seconds === undefined) {
      time.endTimeOffset.seconds = 0;
    }
    if (time.endTimeOffset.nanos === undefined) {
      time.endTimeOffset.nanos = 0;
    }
    console.log(
      `\tStart: ${time.startTimeOffset.seconds}` +
        `.${(time.startTimeOffset.nanos / 1e6).toFixed(0)}s`
    );
    console.log(
      `\tEnd: ${time.endTimeOffset.seconds}.` +
        `${(time.endTimeOffset.nanos / 1e6).toFixed(0)}s`
    );
    console.log(`\tConfidence: ${segment.confidence}`);
  });
});

Python

Per ulteriori informazioni sull'installazione e l'utilizzo della libreria client dell'API Video Intelligence per Python, consulta Librerie client dell'API Video Intelligence. 
"""Detect labels given a file path."""
video_client = videointelligence.VideoIntelligenceServiceClient()
features = [videointelligence.Feature.LABEL_DETECTION]

with io.open(path, "rb") as movie:
    input_content = movie.read()

operation = video_client.annotate_video(
    request={"features": features, "input_content": input_content}
)
print("\nProcessing video for label annotations:")

result = operation.result(timeout=90)
print("\nFinished processing.")

# Process video/segment level label annotations
segment_labels = result.annotation_results[0].segment_label_annotations
for i, segment_label in enumerate(segment_labels):
    print("Video label description: {}".format(segment_label.entity.description))
    for category_entity in segment_label.category_entities:
        print(
            "\tLabel category description: {}".format(category_entity.description)
        )

    for i, segment in enumerate(segment_label.segments):
        start_time = (
            segment.segment.start_time_offset.seconds
            + segment.segment.start_time_offset.microseconds / 1e6
        )
        end_time = (
            segment.segment.end_time_offset.seconds
            + segment.segment.end_time_offset.microseconds / 1e6
        )
        positions = "{}s to {}s".format(start_time, end_time)
        confidence = segment.confidence
        print("\tSegment {}: {}".format(i, positions))
        print("\tConfidence: {}".format(confidence))
    print("\n")

# Process shot level label annotations
shot_labels = result.annotation_results[0].shot_label_annotations
for i, shot_label in enumerate(shot_labels):
    print("Shot label description: {}".format(shot_label.entity.description))
    for category_entity in shot_label.category_entities:
        print(
            "\tLabel category description: {}".format(category_entity.description)
        )

    for i, shot in enumerate(shot_label.segments):
        start_time = (
            shot.segment.start_time_offset.seconds
            + shot.segment.start_time_offset.microseconds / 1e6
        )
        end_time = (
            shot.segment.end_time_offset.seconds
            + shot.segment.end_time_offset.microseconds / 1e6
        )
        positions = "{}s to {}s".format(start_time, end_time)
        confidence = shot.confidence
        print("\tSegment {}: {}".format(i, positions))
        print("\tConfidence: {}".format(confidence))
    print("\n")

# Process frame level label annotations
frame_labels = result.annotation_results[0].frame_label_annotations
for i, frame_label in enumerate(frame_labels):
    print("Frame label description: {}".format(frame_label.entity.description))
    for category_entity in frame_label.category_entities:
        print(
            "\tLabel category description: {}".format(category_entity.description)
        )

    # Each frame_label_annotation has many frames,
    # here we print information only about the first frame.
    frame = frame_label.frames[0]
    time_offset = frame.time_offset.seconds + frame.time_offset.microseconds / 1e6
    print("\tFirst frame time offset: {}s".format(time_offset))
    print("\tFirst frame confidence: {}".format(frame.confidence))
    print("\n")

Linguaggi aggiuntivi

C#: Segui le istruzioni di configurazione di C# nella pagina delle librerie client e poi visita la documentazione di riferimento di Video Intelligence per .NET.

PHP: Segui le istruzioni di configurazione di PHP nella pagina delle librerie client e poi visita la documentazione di riferimento di Video Intelligence per PHP.

Ruby: Segui le istruzioni di configurazione di Ruby nella pagina delle librerie client e poi visita la documentazione di riferimento di Video Intelligence per Ruby.

Annotazione di un file su Cloud Storage

Ecco un esempio di analisi video per le etichette di un file che si trova in Cloud Storage.

REST

Per ulteriori informazioni sull'installazione e l'utilizzo della libreria client dell'API Video Intelligence per Python, consulta Librerie client dell'API Video Intelligence.

Invia la richiesta di elaborazione

Di seguito viene mostrato come inviare una richiesta POST al metodo annotate. L'esempio utilizza il token di accesso per un account di servizio configurato per il progetto utilizzando Google Cloud CLI. Per istruzioni sull'installazione di Google Cloud CLI, sulla configurazione di un progetto con un service account e sull'ottenimento di un token di accesso, consulta la guida rapida di Video Intelligence.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

  • INPUT_URI: un bucket Cloud Storage contenente il file che vuoi annotare, incluso il nome del file. Deve iniziare con gs://.
  • PROJECT_NUMBER: L'identificatore numerico del tuo progetto Google Cloud

Metodo HTTP e URL: 

POST https://videointelligence.googleapis.com/v1/videos:annotate

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "inputUri": "INPUT_URI",
  "features": ["LABEL_DETECTION"],
}

Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID"
}

Se la richiesta va a buon fine, Video Intelligence restituisce il nome dell'operazione.

Visualizzare i risultati

Per ottenere i risultati della richiesta, devi inviare una richiesta GET alla risorsa projects.locations.operations. Di seguito è riportato come inviare una richiesta di questo tipo.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

  • OPERATION_NAME: il nome dell'operazione restituito dall'API Video Intelligence. Il nome dell'operazione ha il formato projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID
  • PROJECT_NUMBER: L'identificatore numerico del tuo progetto Google Cloud

Metodo HTTP e URL: 

GET https://videointelligence.googleapis.com/v1/OPERATION_NAME

Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

Scaricare i risultati delle annotazioni

Copia l'annotazione dalla sorgente al bucket di destinazione: (vedi Copiare file e oggetti)

gcloud storage cp gcs_uri gs://my-bucket

Nota: se l'URI GCS di output viene fornito dall'utente, l'annotazione viene archiviata in questo URI GCS.

Go


func labelURI(w io.Writer, file string) error {
	ctx := context.Background()
	client, err := video.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("video.NewClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	op, err := client.AnnotateVideo(ctx, &videopb.AnnotateVideoRequest{
		Features: []videopb.Feature{
			videopb.Feature_LABEL_DETECTION,
		},
		InputUri: file,
	})
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("AnnotateVideo: %w", err)
	}

	resp, err := op.Wait(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("Wait: %w", err)
	}

	printLabels := func(labels []*videopb.LabelAnnotation) {
		for _, label := range labels {
			fmt.Fprintf(w, "\tDescription: %s\n", label.Entity.Description)
			for _, category := range label.CategoryEntities {
				fmt.Fprintf(w, "\t\tCategory: %s\n", category.Description)
			}
			for _, segment := range label.Segments {
				start, _ := ptypes.Duration(segment.Segment.StartTimeOffset)
				end, _ := ptypes.Duration(segment.Segment.EndTimeOffset)
				fmt.Fprintf(w, "\t\tSegment: %s to %s\n", start, end)
			}
		}
	}

	// A single video was processed. Get the first result.
	result := resp.AnnotationResults[0]

	fmt.Fprintln(w, "SegmentLabelAnnotations:")
	printLabels(result.SegmentLabelAnnotations)
	fmt.Fprintln(w, "ShotLabelAnnotations:")
	printLabels(result.ShotLabelAnnotations)
	fmt.Fprintln(w, "FrameLabelAnnotations:")
	printLabels(result.FrameLabelAnnotations)

	return nil
}

Java

// Instantiate a com.google.cloud.videointelligence.v1.VideoIntelligenceServiceClient
try (VideoIntelligenceServiceClient client = VideoIntelligenceServiceClient.create()) {
  // Provide path to file hosted on GCS as "gs://bucket-name/..."
  AnnotateVideoRequest request =
      AnnotateVideoRequest.newBuilder()
          .setInputUri(gcsUri)
          .addFeatures(Feature.LABEL_DETECTION)
          .build();
  // Create an operation that will contain the response when the operation completes.
  OperationFuture<AnnotateVideoResponse, AnnotateVideoProgress> response =
      client.annotateVideoAsync(request);

  System.out.println("Waiting for operation to complete...");
  for (VideoAnnotationResults results : response.get().getAnnotationResultsList()) {
    // process video / segment level label annotations
    System.out.println("Locations: ");
    for (LabelAnnotation labelAnnotation : results.getSegmentLabelAnnotationsList()) {
      System.out.println("Video label: " + labelAnnotation.getEntity().getDescription());
      // categories
      for (Entity categoryEntity : labelAnnotation.getCategoryEntitiesList()) {
        System.out.println("Video label category: " + categoryEntity.getDescription());
      }
      // segments
      for (LabelSegment segment : labelAnnotation.getSegmentsList()) {
        double startTime =
            segment.getSegment().getStartTimeOffset().getSeconds()
                + segment.getSegment().getStartTimeOffset().getNanos() / 1e9;
        double endTime =
            segment.getSegment().getEndTimeOffset().getSeconds()
                + segment.getSegment().getEndTimeOffset().getNanos() / 1e9;
        System.out.printf("Segment location: %.3f:%.3f\n", startTime, endTime);
        System.out.println("Confidence: " + segment.getConfidence());
      }
    }

    // process shot label annotations
    for (LabelAnnotation labelAnnotation : results.getShotLabelAnnotationsList()) {
      System.out.println("Shot label: " + labelAnnotation.getEntity().getDescription());
      // categories
      for (Entity categoryEntity : labelAnnotation.getCategoryEntitiesList()) {
        System.out.println("Shot label category: " + categoryEntity.getDescription());
      }
      // segments
      for (LabelSegment segment : labelAnnotation.getSegmentsList()) {
        double startTime =
            segment.getSegment().getStartTimeOffset().getSeconds()
                + segment.getSegment().getStartTimeOffset().getNanos() / 1e9;
        double endTime =
            segment.getSegment().getEndTimeOffset().getSeconds()
                + segment.getSegment().getEndTimeOffset().getNanos() / 1e9;
        System.out.printf("Segment location: %.3f:%.3f\n", startTime, endTime);
        System.out.println("Confidence: " + segment.getConfidence());
      }
    }

    // process frame label annotations
    for (LabelAnnotation labelAnnotation : results.getFrameLabelAnnotationsList()) {
      System.out.println("Frame label: " + labelAnnotation.getEntity().getDescription());
      // categories
      for (Entity categoryEntity : labelAnnotation.getCategoryEntitiesList()) {
        System.out.println("Frame label category: " + categoryEntity.getDescription());
      }
      // segments
      for (LabelSegment segment : labelAnnotation.getSegmentsList()) {
        double startTime =
            segment.getSegment().getStartTimeOffset().getSeconds()
                + segment.getSegment().getStartTimeOffset().getNanos() / 1e9;
        double endTime =
            segment.getSegment().getEndTimeOffset().getSeconds()
                + segment.getSegment().getEndTimeOffset().getNanos() / 1e9;
        System.out.printf("Segment location: %.3f:%.2f\n", startTime, endTime);
        System.out.println("Confidence: " + segment.getConfidence());
      }
    }
  }
}

Node.js

// Imports the Google Cloud Video Intelligence library
const video = require('@google-cloud/video-intelligence').v1;

// Creates a client
const client = new video.VideoIntelligenceServiceClient();

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following line before running the sample.
 */
// const gcsUri = 'GCS URI of the video to analyze, e.g. gs://my-bucket/my-video.mp4';

const request = {
  inputUri: gcsUri,
  features: ['LABEL_DETECTION'],
};

// Detects labels in a video
const [operation] = await client.annotateVideo(request);
console.log('Waiting for operation to complete...');
const [operationResult] = await operation.promise();

// Gets annotations for video
const annotations = operationResult.annotationResults[0];

const labels = annotations.segmentLabelAnnotations;
labels.forEach(label => {
  console.log(`Label ${label.entity.description} occurs at:`);
  label.segments.forEach(segment => {
    const time = segment.segment;
    if (time.startTimeOffset.seconds === undefined) {
      time.startTimeOffset.seconds = 0;
    }
    if (time.startTimeOffset.nanos === undefined) {
      time.startTimeOffset.nanos = 0;
    }
    if (time.endTimeOffset.seconds === undefined) {
      time.endTimeOffset.seconds = 0;
    }
    if (time.endTimeOffset.nanos === undefined) {
      time.endTimeOffset.nanos = 0;
    }
    console.log(
      `\tStart: ${time.startTimeOffset.seconds}` +
        `.${(time.startTimeOffset.nanos / 1e6).toFixed(0)}s`
    );
    console.log(
      `\tEnd: ${time.endTimeOffset.seconds}.` +
        `${(time.endTimeOffset.nanos / 1e6).toFixed(0)}s`
    );
    console.log(`\tConfidence: ${segment.confidence}`);
  });
});

Python

"""Detects labels given a GCS path."""
video_client = videointelligence.VideoIntelligenceServiceClient()
features = [videointelligence.Feature.LABEL_DETECTION]

mode = videointelligence.LabelDetectionMode.SHOT_AND_FRAME_MODE
config = videointelligence.LabelDetectionConfig(label_detection_mode=mode)
context = videointelligence.VideoContext(label_detection_config=config)

operation = video_client.annotate_video(
    request={"features": features, "input_uri": path, "video_context": context}
)
print("\nProcessing video for label annotations:")

result = operation.result(timeout=180)
print("\nFinished processing.")

# Process video/segment level label annotations
segment_labels = result.annotation_results[0].segment_label_annotations
for i, segment_label in enumerate(segment_labels):
    print("Video label description: {}".format(segment_label.entity.description))
    for category_entity in segment_label.category_entities:
        print(
            "\tLabel category description: {}".format(category_entity.description)
        )

    for i, segment in enumerate(segment_label.segments):
        start_time = (
            segment.segment.start_time_offset.seconds
            + segment.segment.start_time_offset.microseconds / 1e6
        )
        end_time = (
            segment.segment.end_time_offset.seconds
            + segment.segment.end_time_offset.microseconds / 1e6
        )
        positions = "{}s to {}s".format(start_time, end_time)
        confidence = segment.confidence
        print("\tSegment {}: {}".format(i, positions))
        print("\tConfidence: {}".format(confidence))
    print("\n")

# Process shot level label annotations
shot_labels = result.annotation_results[0].shot_label_annotations
for i, shot_label in enumerate(shot_labels):
    print("Shot label description: {}".format(shot_label.entity.description))
    for category_entity in shot_label.category_entities:
        print(
            "\tLabel category description: {}".format(category_entity.description)
        )

    for i, shot in enumerate(shot_label.segments):
        start_time = (
            shot.segment.start_time_offset.seconds
            + shot.segment.start_time_offset.microseconds / 1e6
        )
        end_time = (
            shot.segment.end_time_offset.seconds
            + shot.segment.end_time_offset.microseconds / 1e6
        )
        positions = "{}s to {}s".format(start_time, end_time)
        confidence = shot.confidence
        print("\tSegment {}: {}".format(i, positions))
        print("\tConfidence: {}".format(confidence))
    print("\n")

# Process frame level label annotations
frame_labels = result.annotation_results[0].frame_label_annotations
for i, frame_label in enumerate(frame_labels):
    print("Frame label description: {}".format(frame_label.entity.description))
    for category_entity in frame_label.category_entities:
        print(
            "\tLabel category description: {}".format(category_entity.description)
        )

    # Each frame_label_annotation has many frames,
    # here we print information only about the first frame.
    frame = frame_label.frames[0]
    time_offset = frame.time_offset.seconds + frame.time_offset.microseconds / 1e6
    print("\tFirst frame time offset: {}s".format(time_offset))
    print("\tFirst frame confidence: {}".format(frame.confidence))
    print("\n")

Linguaggi aggiuntivi

C#: Segui le istruzioni di configurazione di C# nella pagina delle librerie client e poi visita la documentazione di riferimento di Video Intelligence per .NET.

PHP: Segui le istruzioni di configurazione di PHP nella pagina delle librerie client e poi visita la documentazione di riferimento di Video Intelligence per PHP.

Ruby: Segui le istruzioni di configurazione di Ruby nella pagina delle librerie client e poi visita la documentazione di riferimento di Video Intelligence per Ruby.