Tenere traccia degli oggetti video utilizzando la riga di comando

Questa guida rapida illustra il processo di:

  • Copia di un insieme di video in Cloud Storage in corso...
  • Creare file CSV che elencano i video e le relative etichette.
  • Utilizzo di AutoML Video Object Tracking per creare il set di dati per addestrare e utilizzare model.

Prima di iniziare

Configura il progetto

  1. Accedi al tuo account Google Cloud. Se non conosci Google Cloud, crea un account per valutare le prestazioni dei nostri prodotti in scenari reali. I nuovi clienti ricevono anche 300 $di crediti gratuiti per l'esecuzione, il test e il deployment dei carichi di lavoro.
  2. Installa Google Cloud CLI.

  3. Per initialize gcloud CLI, esegui questo comando: 

    gcloud init

  4. 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.

  5. Assicurati che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud.

  6. Abilita le API AutoML and Cloud Storage. 

    gcloud services enable storage-component.googleapis.com automl.googleapis.com storage-api.googleapis.com
    7.
  7. Installa Google Cloud CLI.

  8. Per initialize gcloud CLI, esegui questo comando: 

    gcloud init

  9. 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.

  10. Assicurati che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud.

  11. Abilita le API AutoML and Cloud Storage. 

    gcloud services enable storage-component.googleapis.com automl.googleapis.com storage-api.googleapis.com
    12.
  12. Imposta la variabile di ambiente PROJECT_ID sul tuo ID progetto. 
    export PROJECT_ID=PROJECT_ID
    Le chiamate API e i nomi delle risorse AutoML includono l'ID progetto al loro interno. La variabile di ambiente PROJECT_ID consente di specificare facilmente l'ID.

crea un set di dati e importa i dati di addestramento

Crea un set di dati

Scegli un nome per il set di dati e utilizza curl o Comandi PowerShell per creare un nuovo set di dati con quel nome.

REST

Di seguito viene illustrato come inviare una richiesta POST. L'esempio utilizza Google Cloud CLI per creare un token di accesso. Per istruzioni sull'installazione di gcloud CLI, consulta Guida rapida al rilevamento degli oggetti di AutoML Video Intelligence.

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

  • dataset-name: il nome del set di dati di destinazione.
    Ad esempio, my_dataset_01
  • Nota:
    • project-number: il numero del progetto
    • location-id: la regione Cloud in cui l'annotazione deve avvenire. Le regioni cloud supportate sono: us-east1, us-west1, europe-west1, asia-east1. Se non viene specificata alcuna regione, viene verrà determinato in base alla posizione del file video.

Metodo HTTP e URL: 

POST https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/datasets

Corpo JSON della richiesta: 

{
    "displayName": "dataset-name",
    "videoObjectTrackingDatasetMetadata": { }
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json. ed esegui questo comando: 

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: project-number" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/datasets"

PowerShell

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json. ed esegui questo comando: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-number" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/datasets" | Select-Object -Expand Content
Se la risposta ha esito positivo, l'API AutoML Video Intelligence Object Tracking restituisce il nome per l'operazione. Di seguito è riportato un esempio di risposta di questo tipo, in cui project-number è il numero del progetto e operation-id è l'ID dell'operazione a lunga esecuzione creato per la richiesta. Ad esempio VOT12345....

Importa dati di addestramento

REST

Per importare i dati di addestramento, utilizza il metodo importData. Questo richiede che vengano forniti due parametri:

  1. il percorso del file CSV che contiene i percorsi di addestramento
  2. i file CSV dei dati del test. Nota: questi file sono disponibili in "automl-video-demo-data" su Cloud Storage.

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

  • dataset-id: l'ID del set di dati. L'ID è l'ultimo elemento del nome del tuo del set di dati. Ad esempio:
    • nome set di dati: projects/project-number/locations/location-id/datasets/3104518874390609379
    • ID set di dati: 3104518874390609379
  • bucket-name: sostituiscilo con il nome del bucket Cloud Storage in cui hai archiviato il file CSV con l'elenco dei file di addestramento del modello.
  • csv-file-name: sostituisci con il nome del file CSV con l'elenco dei file di addestramento del modello.
  • Nota:
    • project-number: il numero del progetto
    • location-id: la regione Cloud in cui l'annotazione deve avvenire. Le regioni cloud supportate sono: us-east1, us-west1, europe-west1, asia-east1. Se non viene specificata alcuna regione, viene verrà determinato in base alla posizione del file video.

Metodo HTTP e URL: 

POST https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/datasets/dataset-id:importData

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "inputConfig": {
    "gcsSource": {
      "inputUris": ["gs://bucket-name/csv-file-name.csv"]
    }
  }
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json. ed esegui questo comando: 

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: project-number" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/datasets/dataset-id:importData"

PowerShell

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json. ed esegui questo comando: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-number" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/datasets/dataset-id:importData" | Select-Object -Expand Content
Dovresti ricevere un ID operazione per l'operazione di importazione dei dati. La mostra una risposta contenente l'oggetto ID operazione VOT7506374678919774208.

Visualizza lo stato dell'operazione di importazione

Puoi eseguire query sullo stato dell'operazione di importazione dei dati utilizzando il seguente curl o PowerShell.

REST

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

  • operation-id: l'ID dell'operazione a lunga esecuzione creata della richiesta e fornito nella risposta quando hai avviato operativa, ad esempio VOT12345....
  • Nota:
    • project-number: il numero del progetto
    • location-id: la regione Cloud in cui l'annotazione deve avvenire. Le regioni cloud supportate sono: us-east1, us-west1, europe-west1, asia-east1. Se non viene specificata alcuna regione, viene verrà determinato in base alla posizione del file video.

Metodo HTTP e URL: 

GET https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/operations/operation-id

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Esegui questo comando: 

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: project-number" \
     "https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/operations/operation-id"

PowerShell

Esegui questo comando: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-number" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/operations/operation-id" | Select-Object -Expand Content
Il completamento dell'operazione di importazione può richiedere del tempo. Al termine dell'attività di importazione, l'operazione mostra done: true senza errori, come mostrato nell'esempio precedente.
  • operation-name: il nome dell'operazione come restituiti dall'API AutoML Video Intelligence Object Tracking. Il nome dell'operazione ha il formato projects/project-number/locations/location-id/operations/operation-id

Elenco di tutti i set di dati

Usa i seguenti comandi curl o PowerShell per ottenere un elenco dei tuoi set di dati e il numero di video di esempio importati nel set di dati.

REST

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

  • project-number: il numero del tuo progetto
  • location-id: la regione Cloud in cui deve essere eseguita l'annotazione posto. Le regioni cloud supportate sono: us-east1, us-west1, europe-west1, asia-east1. Se nessuna regione è specificata, verrà determinata una regione in base alla posizione del file video.

Metodo HTTP e URL: 

GET https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/datasets

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Esegui questo comando: 

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: project-number" \
     "https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/datasets
"

PowerShell

Esegui questo comando: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-number" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/datasets
" | Select-Object -Expand Content
Nella risposta riportata di seguito, VOT3940649673949184000 è l'ID operazione del un'operazione a lunga esecuzione creata per la richiesta e fornita nella risposta all'avvio operativa.

Addestra il modello

Avvia un'operazione di addestramento del modello

Dopo aver creato il set di dati e importato i dati di addestramento set di dati, puoi addestrare il tuo modello personalizzato. Addestra il tuo modello utilizzando i seguenti comandi curl o PowerShell.

REST

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

  • dataset-id: il nome del set di dati di destinazione. Ad esempio, my_dataset_01 il nome visualizzato).
  • model-name: sostituisci con un nome a tua scelta per il modello.
  • Nota:
    • project-number: il numero del progetto
    • location-id: la regione Cloud in cui l'annotazione deve avvenire. Le regioni cloud supportate sono: us-east1, us-west1, europe-west1, asia-east1. Se non viene specificata alcuna regione, viene verrà determinato in base alla posizione del file video.

Metodo HTTP e URL: 

POST https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/models

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "datasetId": "dataset-id",
  "displayName": "model-name",
  "videoObjectTrackingModelMetadata": {},
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json. ed esegui questo comando: 

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: project-number" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/models"

PowerShell

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json. ed esegui questo comando: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-number" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/models" | Select-Object -Expand Content
Dovresti ricevere un ID operazione per l'operazione di addestramento del modello. La l'esempio riportato sopra mostra una risposta contenente l'operazione di addestramento del modello ID VOT1741767155885539328.

Visualizza lo stato dell'operazione di addestramento del modello

Puoi eseguire query sullo stato dell'operazione di addestramento del modello utilizzando: curl o PowerShell.

REST

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

  • operation-name: il nome dell'operazione come restituiti dall'API AutoML Video Intelligence Object Tracking. Il nome dell'operazione ha il formato projects/project-number/locations/location-id/operations/operation-id
  • Nota:
    • project-number: il numero del progetto
    • location-id: la regione Cloud in cui l'annotazione deve avvenire. Le regioni cloud supportate sono: us-east1, us-west1, europe-west1, asia-east1. Se non viene specificata alcuna regione, viene verrà determinato in base alla posizione del file video.

Metodo HTTP e URL: 

GET https://automl.googleapis.com/v1beta1/operation-name

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Esegui questo comando: 

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: project-number" \
     "https://automl.googleapis.com/v1beta1/operation-name"

PowerShell

Esegui questo comando: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-number" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://automl.googleapis.com/v1beta1/operation-name" | Select-Object -Expand Content
Al termine dell'operazione, lo stato dell'operazione è done: true, senza vengono elencati gli errori.

Verifica che il modello sia disponibile

Una volta completata l'operazione di addestramento del modello, puoi verificare per rendere disponibile il modello usando il comando seguente per elencare i modelli per il tuo progetto.

REST

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

  • project-number: il numero del tuo progetto
  • location-id: la regione Cloud in cui deve essere eseguita l'annotazione posto. Le regioni cloud supportate sono: us-east1, us-west1, europe-west1, asia-east1. Se nessuna regione è specificata, verrà determinata una regione in base alla posizione del file video.

Metodo HTTP e URL: 

GET https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/models

Per inviare la richiesta, espandi una delle seguenti opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

Fai una previsione

Puoi richiedere le annotazioni (previsioni) dei video utilizzando il metodo batchPredict. . Il metodo batchPredict richiede due input:

  1. a un file CSV archiviato nel bucket Cloud Storage che contiene i percorsi ai video per aggiungere annotazioni,
  2. i momenti di inizio e di fine che identificano il segmento del video da annotare.

Per questa guida rapida, utilizza il file CSV denominato traffic_video_batch_predict.csv.

REST

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

  • model-id: sostituisci con l'identificatore del modello
  • input-uri: un bucket Cloud Storage che contiene al file a cui vuoi aggiungere un'annotazione, incluso il nome. Deve iniziano con gs://.
    Ad esempio: "inputUris": ["gs://automl-video-demo-data/traffic_videos/traffic_video_batch_predict.csv"],
  • output-bucket: sostituisci con un bucket Cloud Storage che conterrà i risultati della tua previsione.
  • object-id: sostituisci con un nome oggetto che identifichi dove archiviare l'output della richiesta di previsione nel bucket Cloud Storage. Nota: devi disporre delle autorizzazioni di scrittura al bucket Cloud Storage.
  • Nota:
    • project-number: il numero del progetto
    • location-id: la regione Cloud in cui l'annotazione deve avvenire. Le regioni cloud supportate sono: us-east1, us-west1, europe-west1, asia-east1. Se non viene specificata alcuna regione, viene verrà determinato in base alla posizione del file video.

Metodo HTTP e URL: 

POST https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/models/model-id:batchPredict

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "inputConfig": {
    "gcsSource": {
      "inputUris": ["input-uri"]
    }
  },
  "outputConfig": {
    "gcsDestination": {
      "outputUriPrefix": "gs://output-bucket/object-id"
    }
  }
  "params": {
    "score_threshold": "0.0"
  }
}

Per inviare la richiesta, espandi una delle seguenti opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

Ottieni lo stato dell'operazione di previsione

Puoi eseguire query sullo stato dell'operazione di previsione batch utilizzando: curl o PowerShell.

REST

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

    • project-number: il numero del tuo progetto
    • location-id: la regione Cloud in cui deve essere eseguita l'annotazione posto. Le regioni cloud supportate sono: us-east1, us-west1, europe-west1, asia-east1. Se nessuna regione è specificata, verrà determinata una regione in base alla posizione del file video.
    • operation-id: l'ID dell'operazione a lunga esecuzione creata della richiesta e fornito nella risposta quando hai avviato operativa, ad esempio VOT12345....

Metodo HTTP e URL: 

GET https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/operations/operation-id

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Esegui questo comando: 

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: project-number" \
     "https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/operations/operation-id"

PowerShell

Esegui questo comando: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-number" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/operations/operation-id" | Select-Object -Expand Content
operation-name è il nome dell'operazione restituita da l'API AutoML Video Intelligence Object Tracking. Il nome dell'operazione ha il formato projects/project-number/locations/location-id/operations/operation-id

Quando l'attività di previsione batch è completata, l'output della previsione viene archiviato nel bucket Cloud Storage specificato nel comando. Là è un file JSON per ogni segmento video. I file JSON hanno un formato simile in my-video-01.avi.json, dove l'estensione del file .json viene aggiunta all'originale nome del file.

{
  "inputUris": ["automl-video-demo-data/sample_video.avi"],
  "object_annotations": [ {
    "annotation_spec": {
      "display_name": "Cat",
      "description": "Cat"
    },
    "confidence": 0.43253016
    "frames": [ {
      "frame": {
        "time_offset": {
          "seconds": 4,
          "nanos": 960000000
        },
        "normalized_bounding_box": {
          "x_min": 0.1,
          "y_min": 0.1,
          "x_max": 0.8,
          "y_max": 0.8
        }
      }
    }, {
      "frame": {
        "time_offset": {
          "seconds": 5,
          "nanos": 960000000
        },
        "normalized_bounding_box": {
          "x_min": 0.2,
          "y_min": 0.2,
          "x_max": 0.9,
          "y_max": 0.9
        }
      }
    } ],
    "segment": {
      "start_time_offset": {
          "seconds": 4,
          "nanos": 960000000
      },
      "end_time_offset": {
          "seconds": 5,
          "nanos": 960000000
      }
    }
  } ],
  "error": {
    "details": [ ]
  }
}

Esegui la pulizia

Se non hai più bisogno del modello personalizzato e del set di dati correlato, puoi eliminare che li rappresentano.

Eliminazione di un modello

Puoi eliminare un modello utilizzando i seguenti comandi curl o PowerShell.

REST

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

  • project-number: il numero del tuo progetto
  • location-id: la regione Cloud in cui deve essere eseguita l'annotazione posto. Le regioni cloud supportate sono: us-east1, us-west1, europe-west1, asia-east1. Se nessuna regione è specificata, verrà determinata una regione in base alla posizione del file video.
  • model-id: sostituisci con l'identificatore del modello.

Metodo HTTP e URL: 

DELETE https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/models/model-id

Per inviare la richiesta, espandi una delle seguenti opzioni:

Dovresti ricevere un codice di stato di operazione riuscita (2xx) e una risposta vuota.

Eliminazione di un set di dati

Puoi eliminare un set di dati utilizzando i seguenti comandi curl o PowerShell.

REST

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

  • project-number: il numero del tuo progetto
  • location-id: la regione Cloud in cui deve essere eseguita l'annotazione posto. Le regioni cloud supportate sono: us-east1, us-west1, europe-west1, asia-east1. Se nessuna regione è specificata, verrà determinata una regione in base alla posizione del file video.
  • datase-id: sostituisci con l'identificatore dell'ID del set di dati.

Metodo HTTP e URL: 

DELETE https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/datasets/dataset-id

Per inviare la richiesta, espandi una delle seguenti opzioni:

Dovresti ricevere un codice di stato di operazione riuscita (2xx) e una risposta vuota.