Python SDK에서 얼굴 흐리게 처리 모델 사용

이 튜토리얼에서는 Python SDK를 사용하여 동영상에서 얼굴을 흐리게 처리하는 방법을 보여줍니다. 이 예에서는 Cloud Storage 버킷의 동영상 파일을 흐리게 처리하고 흐리게 처리된 동영상 출력을 생성합니다. 이러한 출력 동영상은 소스 동영상과 동일한 Cloud Storage 버킷에 저장됩니다.

목표

이 튜토리얼에서는 다음 작업을 처리하는 방법을 보여줍니다.

  • Cloud Storage 버킷을 만듭니다.
  • 로컬 동영상 파일을 버킷에 업로드합니다.
  • Python SDK를 사용하여 요청을 전송합니다.
  • 흐리게 처리된 출력 동영상을 확인합니다.

비용

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시작하기 전에

  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. Install the Google Cloud CLI.

  3. If you're using an external identity provider (IdP), you must first sign in to the gcloud CLI with your federated identity.

  4. To initialize the gcloud CLI, run the following command: 

    gcloud init

  5. Create or select a Google Cloud project.

    • Create a Google Cloud project:

      gcloud projects create PROJECT_ID

      Replace PROJECT_ID with a name for the Google Cloud project you are creating.

    • Select the Google Cloud project that you created:

      gcloud config set project PROJECT_ID

      Replace PROJECT_ID with your Google Cloud project name.

  6. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  7. Enable the Vertex AI Vision, Cloud Storage APIs: 

    gcloud services enable visionai.googleapis.com storage.googleapis.com

  8. 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.

  9. Grant roles to your user account. Run the following command once for each of the following IAM roles: roles/visionai.editor, roles/storage.objectAdmin 

    gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:USER_IDENTIFIER" --role=ROLE
    • Replace PROJECT_ID with your project ID.

    • Replace USER_IDENTIFIER with the identifier for your user account. For example, user:myemail@example.com.

    • Replace ROLE with each individual role.

  10. Install the Google Cloud CLI.

  11. If you're using an external identity provider (IdP), you must first sign in to the gcloud CLI with your federated identity.

  12. To initialize the gcloud CLI, run the following command: 

    gcloud init

  13. Create or select a Google Cloud project.

    • Create a Google Cloud project:

      gcloud projects create PROJECT_ID

      Replace PROJECT_ID with a name for the Google Cloud project you are creating.

    • Select the Google Cloud project that you created:

      gcloud config set project PROJECT_ID

      Replace PROJECT_ID with your Google Cloud project name.

  14. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  15. Enable the Vertex AI Vision, Cloud Storage APIs: 

    gcloud services enable visionai.googleapis.com storage.googleapis.com

  16. 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.

  17. Grant roles to your user account. Run the following command once for each of the following IAM roles: roles/visionai.editor, roles/storage.objectAdmin 

    gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:USER_IDENTIFIER" --role=ROLE
    • Replace PROJECT_ID with your project ID.

    • Replace USER_IDENTIFIER with the identifier for your user account. For example, user:myemail@example.com.

    • Replace ROLE with each individual role.
    18.
  18. Vertex AI Vision SDK 소스 코드를 가져옵니다. 
    git clone https://github.com/google/visionai.git

    Python 예시는 visionai/python/example/ 디렉터리에 있습니다.

  19. Python SDK를 가져옵니다. 
    wget https://github.com/google/visionai/releases/download/v0.0.5/visionai-0.0.5-py3-none-any.whl

Cloud Storage에 입력 파일 추가

Python SDK를 사용하여 요청을 보내기 전에 Cloud Storage 버킷을 만들고 입력으로 사용할 로컬 동영상을 업로드합니다.

  1. Cloud Storage 버킷을 만듭니다.

    gcloud storage buckets create gs://BUCKET_NAME

  2. 로컬 동영상 파일을 새 버킷에 업로드합니다.

    gcloud storage cp LOCAL_FILE gs://BUCKET_NAME

종속 항목 설치 및 요청 전송

입력 및 출력 동영상을 위한 Cloud Storage 버킷을 만들고 로컬 동영상을 추가한 후 필요한 종속 항목을 설치하고 요청을 보냅니다.

  1. (선택사항) 가상 환경을 설정합니다.

    1. 설치되어 있지 않다면 virtualenv를 설치합니다.

      sudo apt-get install python3-venv

    2. 새 가상 환경을 만듭니다.

      python3 -m venv vaivenv

    3. 가상 환경을 활성화합니다.

      source vaivenv/bin/activate

  2. 종속 항목을 설치합니다.

    pip3 install visionai-0.0.5-py3-none-any.whl
pip3 install google-cloud-storage

  3. Python SDK로 요청을 보냅니다.

    다음 변수를 바꿉니다.

    • PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트 ID입니다.
    • LOCATION_ID: 위치 ID입니다. 예를 들면 us-central1입니다. 자세히 알아보기 지원되는 지역
    • BUCKET_NAME: 만든 Cloud Storage 버킷입니다.
    python3 visionai/python/example/blur_gcs_video.py \
--project_id=PROJECT_ID –cluster_id=application-cluster-0 \
–location_id=LOCATION_ID –bucket_name=BUCKET_NAME

    다음과 비슷한 출력이 표시됩니다.

     Listing mp4 files...
 test1.mp4
 test2.mp4
 Creating deid processes...
 process vnluvxgl is created
 process rvrdoucx is created
 Waiting for processes to finish...
 process vnluvxgl state is COMPLETED
 process rvrdoucx state is COMPLETED
 All processes have finished, please check the GCS bucket!
 ```

출력 검사

동영상 처리가 완료되면 Cloud Storage 버킷에서 출력을 검사할 수 있습니다. 생성된 흐리게 처리된 동영상 파일은 소스 동영상과 동일한 Cloud Storage 버킷에 있습니다.

  1. gcloud storage ls 명령어를 사용하여 버킷의 모든 객체를 나열합니다.

    gcloud storage ls gs://bucket

    다음과 비슷한 소스 파일과 출력 파일이 표시됩니다.

    test1.mp4
test2.mp4
test1_deid_output.mp4
test2_deid_output.mp4

  2. (선택사항) gcloud storage cp 명령어를 사용하여 출력 파일을 로컬로 다운로드하고 흐리게 처리된 동영상을 확인합니다.

    gcloud storage cp gs://BUCKET_NAME/FILE_NAME .

삭제

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다음 단계