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 il modello.

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 tuo set di dati e utilizza i seguenti comandi curl o 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 la guida rapida al tracciamento 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 deve avvenire l'annotazione. Le regioni cloud supportate sono: us-east1, us-west1, europe-west1 e asia-east1. Se non viene specificata alcuna regione, ne verrà determinata una 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, dove project-number è il numero del progetto e operation-id è l'ID dell'operazione a lunga esecuzione creata per la richiesta. Ad esempio VOT12345....

Importa dati di addestramento

REST

Per importare i dati di addestramento, utilizza il metodo importData. Questo metodo richiede 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 resi disponibili nel bucket "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 set di dati. Ad esempio:
    • nome set di dati: projects/project-number/locations/location-id/datasets/3104518874390609379
    • ID set di dati: 3104518874390609379
  • bucket-name: sostituisci 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 deve avvenire l'annotazione. Le regioni cloud supportate sono: us-east1, us-west1, europe-west1 e asia-east1. Se non viene specificata alcuna regione, ne verrà determinata una 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. L'esempio mostra una risposta contenente l'ID operazione di importazione VOT7506374678919774208.

Visualizza lo stato dell'operazione di importazione

Puoi eseguire query sullo stato dell'operazione di importazione dei dati utilizzando i seguenti comandi 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 per la richiesta e fornito nella risposta quando hai avviato l'operazione, ad esempio VOT12345....
  • Nota:
    • 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 e asia-east1. Se non viene specificata alcuna regione, ne verrà determinata una 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, lo stato dell'operazione mostra done: true senza l'elenco di errori, come mostrato nell'esempio precedente.
  • operation-name: il nome dell'operazione restituita 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

Utilizza 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. Le regioni cloud supportate sono: us-east1, us-west1, europe-west1 e asia-east1. Se non viene specificata alcuna regione, ne verrà determinata una 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 dell'operazione a lunga esecuzione creata per la richiesta e fornito nella risposta quando hai avviato l'operazione.

Addestra il modello

Avvia un'operazione di addestramento del modello

Dopo aver creato il set di dati e importato i dati di addestramento, puoi addestrare il 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 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 deve avvenire l'annotazione. Le regioni cloud supportate sono: us-east1, us-west1, europe-west1 e asia-east1. Se non viene specificata alcuna regione, ne verrà determinata una 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. L'esempio riportato sopra mostra una risposta contenente l'ID operazione di addestramento del modello VOT1741767155885539328.

Visualizza lo stato dell'operazione di addestramento del modello

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

REST

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

  • operation-name: il nome dell'operazione restituita 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 deve avvenire l'annotazione. Le regioni cloud supportate sono: us-east1, us-west1, europe-west1 e asia-east1. Se non viene specificata alcuna regione, ne verrà determinata una 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 sarà done: true, senza errori.

Verifica che il modello sia disponibile

Al termine dell'operazione di addestramento del modello, puoi verificare che il modello sia disponibile utilizzando il seguente comando 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. Le regioni cloud supportate sono: us-east1, us-west1, europe-west1 e asia-east1. Se non viene specificata alcuna regione, ne verrà determinata una 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) per i video utilizzando il metodo batchPredict. Il metodo batchPredict richiede due input:

  1. in un file CSV archiviato nel bucket Cloud Storage contenente i percorsi dei video da annotare,
  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 il file da annotare, incluso il nome del file. Deve iniziare 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 previsione.
  • object-id: sostituisci con un nome oggetto che identifichi dove archiviare l'output della richiesta di previsione nel tuo bucket Cloud Storage. Nota: devi disporre delle autorizzazioni di scrittura per il bucket Cloud Storage.
  • Nota:
    • 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 e asia-east1. Se non viene specificata alcuna regione, ne verrà determinata una 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 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. Le regioni cloud supportate sono: us-east1, us-west1, europe-west1 e asia-east1. Se non viene specificata alcuna regione, ne verrà determinata 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 quando hai avviato l'operazione, 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 dall'API AutoML Video Intelligence Object Tracking. Il nome dell'operazione ha il formato projects/project-number/locations/location-id/operations/operation-id

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

{
  "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 eliminarli.

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. Le regioni cloud supportate sono: us-east1, us-west1, europe-west1 e asia-east1. Se non viene specificata alcuna regione, ne verrà determinata una 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. Le regioni cloud supportate sono: us-east1, us-west1, europe-west1 e asia-east1. Se non viene specificata alcuna regione, ne verrà determinata una 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.