Videos mithilfe von Clientbibliotheken annotieren

In dieser Kurzanleitung wird die Video Intelligence API vorgestellt. In dieser Kurzanleitung richten Sie Ihr Google Cloud -Projekt und die Autorisierung ein. Dann senden Sie eine Anfrage an Video Intelligence, um ein Video mit Annotationen zu versehen.

Hinweise

  1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  3. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. Enable the Cloud Video Intelligence API.

    Enable the API

  5. Install the Google Cloud CLI.

  6. Wenn Sie einen externen Identitätsanbieter (IdP) verwenden, müssen Sie sich zuerst mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI anmelden.

  7. Führen Sie folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren: 

    gcloud init

  8. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  9. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  10. Enable the Cloud Video Intelligence API.

    Enable the API

  11. Install the Google Cloud CLI.

  12. Wenn Sie einen externen Identitätsanbieter (IdP) verwenden, müssen Sie sich zuerst mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI anmelden.

  13. Führen Sie folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren: 

    gcloud init

    14. Clientbibliothek installieren

    Go

    go get cloud.google.com/go/videointelligence/apiv1

    Java

    Node.js

    Bevor Sie die Bibliothek installieren, prüfen Sie, ob Sie Ihre Umgebung auf die Node.js-Entwicklung vorbereitet haben.

    npm install @google-cloud/video-intelligence

    Python

    Bevor Sie die Bibliothek installieren, prüfen Sie, ob Sie Ihre Umgebung auf die Python-Entwicklung vorbereitet haben.

    pip install --upgrade google-cloud-videointelligence

    Weitere Sprachen

    C#: Folgen Sie der Anleitung zur Einrichtung von C# auf der Seite der Clientbibliotheken und rufen Sie dann die Video Intelligence-Referenzdokumentation für .NET auf.

    PHP: Folgen Sie der Anleitung zur Einrichtung von PHP auf der Seite der Clientbibliotheken und rufen Sie dann die Video Intelligence-Referenzdokumentation für PHP auf.

    Ruby: Folgen Sie der Anleitung zur Einrichtung von Ruby auf der Seite der Clientbibliotheken und rufen Sie dann die Video Intelligence-Referenzdokumentation für Ruby auf.

    Authentifizierung einrichten

    1. Installieren Sie die Google Cloud CLI. Initialisieren Sie die Google Cloud CLI nach der Installation mit dem folgenden Befehl: 

      gcloud init

      Wenn Sie einen externen Identitätsanbieter (IdP) verwenden, müssen Sie sich zuerst mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI anmelden.

    2. If you're using a local shell, then create local authentication credentials for your user account: 

      gcloud auth application-default login

      You don't need to do this if you're using Cloud Shell.

      If an authentication error is returned, and you are using an external identity provider (IdP), confirm that you have signed in to the gcloud CLI with your federated identity.

      Ein Anmeldebildschirm wird angezeigt. Nach der Anmeldung werden Ihre Anmeldedaten in der lokalen Anmeldedatendatei für ADC gespeichert.

    Labelerkennung

    Sie können jetzt Video Intelligence API verwenden, um Informationen von einem Video oder Videosegment anzufordern, z. B. zur Labelerkennung. Führen Sie den folgenden Code aus, um Ihre erste Anfrage zur Videolabelerkennung durchzuführen.

    Go

    
// Sample video_quickstart uses the Google Cloud Video Intelligence API to label a video.
package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"log"

	"github.com/golang/protobuf/ptypes"

	video "cloud.google.com/go/videointelligence/apiv1"
	videopb "cloud.google.com/go/videointelligence/apiv1/videointelligencepb"
)

func main() {
	ctx := context.Background()

	// Creates a client.
	client, err := video.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to create client: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	op, err := client.AnnotateVideo(ctx, &videopb.AnnotateVideoRequest{
		InputUri: "gs://cloud-samples-data/video/cat.mp4",
		Features: []videopb.Feature{
			videopb.Feature_LABEL_DETECTION,
		},
	})
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to start annotation job: %v", err)
	}

	resp, err := op.Wait(ctx)
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to annotate: %v", err)
	}

	// Only one video was processed, so get the first result.
	result := resp.GetAnnotationResults()[0]

	for _, annotation := range result.SegmentLabelAnnotations {
		fmt.Printf("Description: %s\n", annotation.Entity.Description)

		for _, category := range annotation.CategoryEntities {
			fmt.Printf("\tCategory: %s\n", category.Description)
		}

		for _, segment := range annotation.Segments {
			start, _ := ptypes.Duration(segment.Segment.StartTimeOffset)
			end, _ := ptypes.Duration(segment.Segment.EndTimeOffset)
			fmt.Printf("\tSegment: %s to %s\n", start, end)
			fmt.Printf("\tConfidence: %v\n", segment.Confidence)
		}
	}
}

    Java

    
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.Entity;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.Feature;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.LabelAnnotation;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.LabelSegment;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.VideoAnnotationResults;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.VideoIntelligenceServiceClient;
import java.util.List;

public class QuickstartSample {

  /** Demonstrates using the video intelligence client to detect labels in a video file. */
  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // Instantiate a video intelligence client
    try (VideoIntelligenceServiceClient client = VideoIntelligenceServiceClient.create()) {
      // The Google Cloud Storage path to the video to annotate.
      String gcsUri = "gs://cloud-samples-data/video/cat.mp4";

      // Create an operation that will contain the response when the operation completes.
      AnnotateVideoRequest request =
          AnnotateVideoRequest.newBuilder()
              .setInputUri(gcsUri)
              .addFeatures(Feature.LABEL_DETECTION)
              .build();

      OperationFuture<AnnotateVideoResponse, AnnotateVideoProgress> response =
          client.annotateVideoAsync(request);

      System.out.println("Waiting for operation to complete...");

      List<VideoAnnotationResults> results = response.get().getAnnotationResultsList();
      if (results.isEmpty()) {
        System.out.println("No labels detected in " + gcsUri);
        return;
      }
      for (VideoAnnotationResults result : results) {
        System.out.println("Labels:");
        // get video segment label annotations
        for (LabelAnnotation annotation : result.getSegmentLabelAnnotationsList()) {
          System.out.println(
              "Video label description : " + annotation.getEntity().getDescription());
          // categories
          for (Entity categoryEntity : annotation.getCategoryEntitiesList()) {
            System.out.println("Label Category description : " + categoryEntity.getDescription());
          }
          // segments
          for (LabelSegment segment : annotation.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());
          }
        }
      }
    }
  }
}

    Node.js

    Bevor Sie das Beispiel ausführen, prüfen Sie, ob Sie Ihre Umgebung auf die Node.js-Entwicklung vorbereitet haben.

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

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

// The GCS uri of the video to analyze
const gcsUri = 'gs://cloud-samples-data/video/cat.mp4';

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

// Execute request
const [operation] = await client.annotateVideo(request);

console.log(
  'Waiting for operation to complete... (this may take a few minutes)'
);

const [operationResult] = await operation.promise();

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

// Gets labels for video from its annotations
const labels = annotations.segmentLabelAnnotations;
labels.forEach(label => {
  console.log(`Label ${label.entity.description} occurs at:`);
  label.segments.forEach(segment => {
    segment = segment.segment;
    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`
    );
  });
});

    Python

    Bevor Sie das Beispiel ausführen, prüfen Sie, ob Sie Ihre Umgebung auf die Python-Entwicklung vorbereitet haben.

    from google.cloud import videointelligence

video_client = videointelligence.VideoIntelligenceServiceClient()
features = [videointelligence.Feature.LABEL_DETECTION]
operation = video_client.annotate_video(
    request={
        "features": features,
        "input_uri": "gs://cloud-samples-data/video/cat.mp4",
    }
)
print("\nProcessing video for label annotations:")

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

# first result is retrieved because a single video was processed
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")

    Weitere Sprachen

    C#: Folgen Sie der Anleitung zur Einrichtung von C# auf der Seite der Clientbibliotheken und rufen Sie dann die Video Intelligence-Referenzdokumentation für .NET auf.

    PHP: Folgen Sie der Anleitung zur Einrichtung von PHP auf der Seite der Clientbibliotheken und rufen Sie dann die Video Intelligence-Referenzdokumentation für PHP auf.

    Ruby: Folgen Sie der Anleitung zur Einrichtung von Ruby auf der Seite der Clientbibliotheken und rufen Sie dann die Video Intelligence-Referenzdokumentation für Ruby auf.

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