Rilevamento dei volti

La funzionalità di rilevamento dei volti dell'API Video Intelligence cerca i volti in un video.

Rilevamento dei volti da un file in Cloud Storage

Gli esempi riportati di seguito mostrano il rilevamento dei volti in un file che si trova in Cloud Storage.

REST

Inviare una richiesta di annotazione video

Di seguito è riportato un esempio di come inviare una richiesta POST al metodo videos:annotate. L'esempio utilizza Google Cloud CLI per creare un token di accesso. Per istruzioni sull'installazione di gcloud CLI, consulta la Guida rapida dell'API 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://.
    Ad esempio: `"inputUri": "gs://cloud-samples-data/video/googlework_short.mp4"`
  • 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": ["FACE_DETECTION"]
}

Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

Se la risposta ha esito positivo, l'API Video Intelligence restituisce name per l'operazione. L'esempio riportato sopra mostra una risposta di questo tipo, in cui:

  • PROJECT_NUMBER: il numero del progetto
  • LOCATION_ID: la regione Cloud in cui deve avvenire l'annotazione. Le regioni cloud supportate sono: us-east1, us-west1, europe-west1, asia-east1. Se non viene specificata alcuna regione, ne viene selezionata una in base alla posizione del file video.
  • OPERATION_ID: l'ID dell'operazione a lunga esecuzione creata per la richiesta e fornito nella risposta all'avvio dell'operazione, ad esempio 12345...

Recupero risultati annotazione

Per recuperare il risultato dell'operazione, effettua una richiesta GET utilizzando il nome dell'operazione restituito dalla chiamata a videos:annotate, come mostrato nell'esempio seguente.

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:

Le annotazioni di rilevamento del volto vengono restituite come elenco faceAnnotations. Nota: il campo done viene restituito solo quando il suo valore è True. Non è incluso nelle risposte per cui l'operazione non è stata completata.

Java

Per eseguire l'autenticazione in Video Intelligence, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 


import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.AnnotateVideoProgress;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.AnnotateVideoRequest;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.AnnotateVideoResponse;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.DetectedAttribute;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.FaceDetectionAnnotation;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.FaceDetectionConfig;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.Feature;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.TimestampedObject;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.Track;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.VideoAnnotationResults;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.VideoContext;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.VideoIntelligenceServiceClient;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.VideoSegment;

public class DetectFacesGcs {

  public static void detectFacesGcs() throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String gcsUri = "gs://cloud-samples-data/video/googlework_short.mp4";
    detectFacesGcs(gcsUri);
  }

  // Detects faces in a video stored in Google Cloud Storage using the Cloud Video Intelligence API.
  public static void detectFacesGcs(String gcsUri) throws Exception {
    try (VideoIntelligenceServiceClient videoIntelligenceServiceClient =
        VideoIntelligenceServiceClient.create()) {

      FaceDetectionConfig faceDetectionConfig =
          FaceDetectionConfig.newBuilder()
              // Must set includeBoundingBoxes to true to get facial attributes.
              .setIncludeBoundingBoxes(true)
              .setIncludeAttributes(true)
              .build();
      VideoContext videoContext =
          VideoContext.newBuilder().setFaceDetectionConfig(faceDetectionConfig).build();

      AnnotateVideoRequest request =
          AnnotateVideoRequest.newBuilder()
              .setInputUri(gcsUri)
              .addFeatures(Feature.FACE_DETECTION)
              .setVideoContext(videoContext)
              .build();

      // Detects faces in a video
      OperationFuture<AnnotateVideoResponse, AnnotateVideoProgress> future =
          videoIntelligenceServiceClient.annotateVideoAsync(request);

      System.out.println("Waiting for operation to complete...");
      AnnotateVideoResponse response = future.get();

      // Gets annotations for video
      VideoAnnotationResults annotationResult = response.getAnnotationResultsList().get(0);

      // Annotations for list of people detected, tracked and recognized in video.
      for (FaceDetectionAnnotation faceDetectionAnnotation :
          annotationResult.getFaceDetectionAnnotationsList()) {
        System.out.print("Face detected:\n");
        for (Track track : faceDetectionAnnotation.getTracksList()) {
          VideoSegment segment = track.getSegment();
          System.out.printf(
              "\tStart: %d.%.0fs\n",
              segment.getStartTimeOffset().getSeconds(),
              segment.getStartTimeOffset().getNanos() / 1e6);
          System.out.printf(
              "\tEnd: %d.%.0fs\n",
              segment.getEndTimeOffset().getSeconds(), segment.getEndTimeOffset().getNanos() / 1e6);

          // Each segment includes timestamped objects that
          // include characteristics of the face detected.
          TimestampedObject firstTimestampedObject = track.getTimestampedObjects(0);

          for (DetectedAttribute attribute : firstTimestampedObject.getAttributesList()) {
            // Attributes include glasses, headwear, smiling, direction of gaze
            System.out.printf(
                "\tAttribute %s: %s %s\n",
                attribute.getName(), attribute.getValue(), attribute.getConfidence());
          }
        }
      }
    }
  }
}

Node.js

Per eseguire l'autenticazione in Video Intelligence, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

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

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

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

async function detectFacesGCS() {
  const request = {
    inputUri: gcsUri,
    features: ['FACE_DETECTION'],
    videoContext: {
      faceDetectionConfig: {
        // Must set includeBoundingBoxes to true to get facial attributes.
        includeBoundingBoxes: true,
        includeAttributes: true,
      },
    },
  };
  // Detects faces in a video
  // We get the first result because we only process 1 video
  const [operation] = await video.annotateVideo(request);
  const results = await operation.promise();
  console.log('Waiting for operation to complete...');

  // Gets annotations for video
  const faceAnnotations =
    results[0].annotationResults[0].faceDetectionAnnotations;

  for (const {tracks} of faceAnnotations) {
    console.log('Face detected:');

    for (const {segment, timestampedObjects} of tracks) {
      console.log(
        `\tStart: ${segment.startTimeOffset.seconds}.` +
          `${(segment.startTimeOffset.nanos / 1e6).toFixed(0)}s`
      );
      console.log(
        `\tEnd: ${segment.endTimeOffset.seconds}.` +
          `${(segment.endTimeOffset.nanos / 1e6).toFixed(0)}s`
      );

      // Each segment includes timestamped objects that
      // include characteristics of the face detected.
      const [firstTimestapedObject] = timestampedObjects;

      for (const {name} of firstTimestapedObject.attributes) {
        // Attributes include 'glasses', 'headwear', 'smiling'.
        console.log(`\tAttribute: ${name}; `);
      }
    }
  }
}

detectFacesGCS();

Python

Per eseguire l'autenticazione in Video Intelligence, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

from google.cloud import videointelligence_v1 as videointelligence


def detect_faces(gcs_uri="gs://YOUR_BUCKET_ID/path/to/your/video.mp4"):
    """Detects faces in a video."""

    client = videointelligence.VideoIntelligenceServiceClient()

    # Configure the request
    config = videointelligence.FaceDetectionConfig(
        include_bounding_boxes=True, include_attributes=True
    )
    context = videointelligence.VideoContext(face_detection_config=config)

    # Start the asynchronous request
    operation = client.annotate_video(
        request={
            "features": [videointelligence.Feature.FACE_DETECTION],
            "input_uri": gcs_uri,
            "video_context": context,
        }
    )

    print("\nProcessing video for face detection annotations.")
    result = operation.result(timeout=300)

    print("\nFinished processing.\n")

    # Retrieve the first result, because a single video was processed.
    annotation_result = result.annotation_results[0]

    for annotation in annotation_result.face_detection_annotations:
        print("Face detected:")
        for track in annotation.tracks:
            print(
                "Segment: {}s to {}s".format(
                    track.segment.start_time_offset.seconds
                    + track.segment.start_time_offset.microseconds / 1e6,
                    track.segment.end_time_offset.seconds
                    + track.segment.end_time_offset.microseconds / 1e6,
                )
            )

            # Each segment includes timestamped faces that include
            # characteristics of the face detected.
            # Grab the first timestamped face
            timestamped_object = track.timestamped_objects[0]
            box = timestamped_object.normalized_bounding_box
            print("Bounding box:")
            print("\tleft  : {}".format(box.left))
            print("\ttop   : {}".format(box.top))
            print("\tright : {}".format(box.right))
            print("\tbottom: {}".format(box.bottom))

            # Attributes include glasses, headwear, smiling, direction of gaze
            print("Attributes:")
            for attribute in timestamped_object.attributes:
                print(
                    "\t{}:{} {}".format(
                        attribute.name, attribute.value, attribute.confidence
                    )
                )

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.

Rilevamento facciale da un file locale

L'esempio seguente utilizza il rilevamento dei volti per trovare entità in un video da un file video caricato dalla macchina locale.

REST

Invia la richiesta di elaborazione

Per eseguire il rilevamento dei volti in un file video locale, codifica in base64 i contenuti del file video. Per informazioni su come codificare in Base64 i contenuti di un file video, consulta la sezione Codifica Base64. Poi, invia una richiesta POST al metodo videos:annotate. Includi i contenuti codificati in Base64 nel campo inputContent della richiesta e specifica la funzionalità FACE_DETECTION.

Di seguito è riportato un esempio di richiesta POST mediante curl. L'esempio utilizza Google Cloud CLI per creare un token di accesso. Per istruzioni sull'installazione di gcloud CLI, consulta la Guida rapida all'API Video Intelligence.

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

  • inputContent: File video locale in formato binario
    Ad esempio: "AAAAGGZ0eXBtcDQyAAAAAGlzb21tcDQyAAGVYW1vb3YAAABsbXZoZAAAAADWvhlR1r4ZUQABX5ABCOxo AAEAAAEAAAAAAA4..."
  • 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: 

{
    inputContent: "Local video file in binary format",
    "features": ["FACE_DETECTION"]
}

Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

Se la richiesta ha esito positivo, Video Intelligence restituisce name per l'operazione. L'esempio mostrato sopra illustra una risposta di questo tipo, in cui project-number è il numero del tuo progetto e operation-id è l'ID dell'operazione a lunga esecuzione creata per la richiesta.

{ "name": "us-west1.17122464255125931980" }

Visualizzare i risultati

Per recuperare il risultato dell'operazione, effettua una richiesta GET all'endpoint operations e specifica il nome dell'operazione.

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:

Java

Per eseguire l'autenticazione in Video Intelligence, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 


import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.AnnotateVideoProgress;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.AnnotateVideoRequest;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.AnnotateVideoResponse;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.DetectedAttribute;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.FaceDetectionAnnotation;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.FaceDetectionConfig;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.Feature;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.TimestampedObject;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.Track;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.VideoAnnotationResults;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.VideoContext;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.VideoIntelligenceServiceClient;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.VideoSegment;
import com.google.protobuf.ByteString;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;

public class DetectFaces {

  public static void detectFaces() throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String localFilePath = "resources/googlework_short.mp4";
    detectFaces(localFilePath);
  }

  // Detects faces in a video stored in a local file using the Cloud Video Intelligence API.
  public static void detectFaces(String localFilePath) throws Exception {
    try (VideoIntelligenceServiceClient videoIntelligenceServiceClient =
        VideoIntelligenceServiceClient.create()) {
      // Reads a local video file and converts it to base64.
      Path path = Paths.get(localFilePath);
      byte[] data = Files.readAllBytes(path);
      ByteString inputContent = ByteString.copyFrom(data);

      FaceDetectionConfig faceDetectionConfig =
          FaceDetectionConfig.newBuilder()
              // Must set includeBoundingBoxes to true to get facial attributes.
              .setIncludeBoundingBoxes(true)
              .setIncludeAttributes(true)
              .build();
      VideoContext videoContext =
          VideoContext.newBuilder().setFaceDetectionConfig(faceDetectionConfig).build();

      AnnotateVideoRequest request =
          AnnotateVideoRequest.newBuilder()
              .setInputContent(inputContent)
              .addFeatures(Feature.FACE_DETECTION)
              .setVideoContext(videoContext)
              .build();

      // Detects faces in a video
      OperationFuture<AnnotateVideoResponse, AnnotateVideoProgress> future =
          videoIntelligenceServiceClient.annotateVideoAsync(request);

      System.out.println("Waiting for operation to complete...");
      AnnotateVideoResponse response = future.get();

      // Gets annotations for video
      VideoAnnotationResults annotationResult = response.getAnnotationResultsList().get(0);

      // Annotations for list of faces detected, tracked and recognized in video.
      for (FaceDetectionAnnotation faceDetectionAnnotation :
          annotationResult.getFaceDetectionAnnotationsList()) {
        System.out.print("Face detected:\n");
        for (Track track : faceDetectionAnnotation.getTracksList()) {
          VideoSegment segment = track.getSegment();
          System.out.printf(
              "\tStart: %d.%.0fs\n",
              segment.getStartTimeOffset().getSeconds(),
              segment.getStartTimeOffset().getNanos() / 1e6);
          System.out.printf(
              "\tEnd: %d.%.0fs\n",
              segment.getEndTimeOffset().getSeconds(), segment.getEndTimeOffset().getNanos() / 1e6);

          // Each segment includes timestamped objects that
          // include characteristics of the face detected.
          TimestampedObject firstTimestampedObject = track.getTimestampedObjects(0);

          for (DetectedAttribute attribute : firstTimestampedObject.getAttributesList()) {
            // Attributes include glasses, headwear, smiling, direction of gaze
            System.out.printf(
                "\tAttribute %s: %s %s\n",
                attribute.getName(), attribute.getValue(), attribute.getConfidence());
          }
        }
      }
    }
  }
}

Node.js

Per eseguire l'autenticazione in Video Intelligence, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

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

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

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

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

async function detectFaces() {
  const request = {
    inputContent: inputContent,
    features: ['FACE_DETECTION'],
    videoContext: {
      faceDetectionConfig: {
        // Must set includeBoundingBoxes to true to get facial attributes.
        includeBoundingBoxes: true,
        includeAttributes: true,
      },
    },
  };
  // Detects faces in a video
  // We get the first result because we only process 1 video
  const [operation] = await video.annotateVideo(request);
  const results = await operation.promise();
  console.log('Waiting for operation to complete...');

  // Gets annotations for video
  const faceAnnotations =
    results[0].annotationResults[0].faceDetectionAnnotations;
  for (const {tracks} of faceAnnotations) {
    console.log('Face detected:');
    for (const {segment, timestampedObjects} of tracks) {
      console.log(
        `\tStart: ${segment.startTimeOffset.seconds}` +
          `.${(segment.startTimeOffset.nanos / 1e6).toFixed(0)}s`
      );
      console.log(
        `\tEnd: ${segment.endTimeOffset.seconds}.` +
          `${(segment.endTimeOffset.nanos / 1e6).toFixed(0)}s`
      );

      // Each segment includes timestamped objects that
      // include characteristics of the face detected.
      const [firstTimestapedObject] = timestampedObjects;

      for (const {name} of firstTimestapedObject.attributes) {
        // Attributes include 'glasses', 'headwear', 'smiling'.
        console.log(`\tAttribute: ${name}; `);
      }
    }
  }
}

detectFaces();

Python

Per eseguire l'autenticazione in Video Intelligence, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

import io

from google.cloud import videointelligence_v1 as videointelligence


def detect_faces(local_file_path="path/to/your/video-file.mp4"):
    """Detects faces in a video from a local file."""

    client = videointelligence.VideoIntelligenceServiceClient()

    with io.open(local_file_path, "rb") as f:
        input_content = f.read()

    # Configure the request
    config = videointelligence.FaceDetectionConfig(
        include_bounding_boxes=True, include_attributes=True
    )
    context = videointelligence.VideoContext(face_detection_config=config)

    # Start the asynchronous request
    operation = client.annotate_video(
        request={
            "features": [videointelligence.Feature.FACE_DETECTION],
            "input_content": input_content,
            "video_context": context,
        }
    )

    print("\nProcessing video for face detection annotations.")
    result = operation.result(timeout=300)

    print("\nFinished processing.\n")

    # Retrieve the first result, because a single video was processed.
    annotation_result = result.annotation_results[0]

    for annotation in annotation_result.face_detection_annotations:
        print("Face detected:")
        for track in annotation.tracks:
            print(
                "Segment: {}s to {}s".format(
                    track.segment.start_time_offset.seconds
                    + track.segment.start_time_offset.microseconds / 1e6,
                    track.segment.end_time_offset.seconds
                    + track.segment.end_time_offset.microseconds / 1e6,
                )
            )

            # Each segment includes timestamped faces that include
            # characteristics of the face detected.
            # Grab the first timestamped face
            timestamped_object = track.timestamped_objects[0]
            box = timestamped_object.normalized_bounding_box
            print("Bounding box:")
            print("\tleft  : {}".format(box.left))
            print("\ttop   : {}".format(box.top))
            print("\tright : {}".format(box.right))
            print("\tbottom: {}".format(box.bottom))

            # Attributes include glasses, headwear, smiling, direction of gaze
            print("Attributes:")
            for attribute in timestamped_object.attributes:
                print(
                    "\t{}:{} {}".format(
                        attribute.name, attribute.value, attribute.confidence
                    )
                )

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.