Mit der Funktion LABEL_DETECTION können Sie die Video Intelligence API Entitäten identifizieren, die in Videoaufzeichnungen angezeigt werden. Diese Funktion identifiziert Objekte, Orte, Aktivitäten, Tierarten, Produkte und mehr.
Die Analyse kann so unterteilt werden:
- Frame-Ebene:
Entitäten werden in jedem Frame identifiziert und mit einem Label versehen (ein Frame pro Sekunde wird als Stichprobe verwendet). - Aufnahmeebene:
Aufnahmen werden automatisch in jedem Segment (oder Video) erkannt. Entitäten werden dann in jeder Aufnahme identifiziert und mit Labels versehen. - Segmentebene:
Vom Nutzer ausgewählte Segmente eines Videos können zur Analyse angegeben werden, indem Start- und Endzeitstempel für Annotationen festgelegt werden (siehe VideoSegment). Entitäten werden dann in jedem Segment identifiziert und mit Labels versehen. Wenn keine Segmente angegeben sind, wird das gesamte Video als ein Segment behandelt.
Lokale Datei mit Annotationen versehen
Hier sehen Sie ein Beispiel für die Analyse eines Videos auf Labels anhand einer lokalen Datei.
Benötigen Sie ausführlichere Informationen? Diese finden Sie in unserer detaillierten Anleitung für Python.
REST & CMD LINE
Prozessanfrage senden
Im Folgenden wird gezeigt, wie eine POST
-Anfrage an die Methode videos:annotate
gesendet wird. Sie können LabelDetectionMode
für Annotationen auf Aufnahme- und/oder Frame-Ebene konfigurieren. Wir empfehlen die Verwendung von SHOT_AND_FRAME_MODE
. In diesem Beispiel wird das Zugriffstoken für ein Dienstkonto verwendet, das mit dem Cloud SDK eingerichtet wurde. Anleitungen zur Installation des Cloud SDK, zur Einrichtung eines Projekts mit einem Dienstkonto und zur Anforderung eines Zugriffstokens finden Sie in der Kurzanleitung zu Video Intelligence.
Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:
- BASE64_ENCODED_CONTENT: Ihr Video als Base64-codierte Daten Anleitung zum Konvertieren Ihrer Daten in Base64
HTTP-Methode und URL:
POST https://videointelligence.googleapis.com/v1/videos:annotate
JSON-Text anfordern:
{ "inputContent": "BASE64_ENCODED_CONTENT", "features": ["LABEL_DETECTION"], }
Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:
Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:
{ "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID" }
Wenn die Anfrage erfolgreich ist, gibt Video Intelligence den Namen Ihres Vorgangs zurück.
Ergebnisse abrufen
Damit Sie die Ergebnisse Ihrer Anfrage erhalten, müssen Sie eine GET
-Anfrage an die Ressource projects.locations.operations
senden. Im Folgenden wird gezeigt, wie eine solche Anfrage gesendet wird.
Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:
- OPERATION_NAME: Der von der Video Intelligence API zurückgegebene Name des Vorgangs. Der Vorgangsname hat das Format
projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID
.
HTTP-Methode und URL:
GET https://videointelligence.googleapis.com/v1/OPERATION_NAME
Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:
Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:
Go
Java
Node.js
Python
Weitere Informationen zum Installieren und Verwenden der Video Intelligence API-Clientbibliothek für Python finden Sie unter Video Intelligence API-Clientbibliotheken.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.
Datei in Cloud Storage annotieren
Hier sehen Sie ein Beispiel für die Videoanalyse für Labels in einer Datei in Cloud Storage.
REST UND BEFEHLSZEILE
Weitere Informationen zum Installieren und Verwenden der Video Intelligence API-Clientbibliothek für Python finden Sie unter Video Intelligence API-Clientbibliotheken.Prozessanfrage senden
Im Folgenden wird gezeigt, wie eine POST
-Anfrage an die Methode annotate
gesendet wird. In diesem Beispiel wird das Zugriffstoken für ein Dienstkonto verwendet, das mit dem Cloud SDK eingerichtet wurde. Anleitungen zur Installation des Cloud SDK, zur Einrichtung eines Projekts mit einem Dienstkonto und zur Anforderung eines Zugriffstokens finden Sie in der Kurzanleitung zu Video Intelligence.
Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:
- INPUT_URI: Ein Cloud Storage-Bucket, der die Datei enthält, die Sie annotieren möchten, einschließlich des Dateinamens. Muss mit
gs://
beginnen.
HTTP-Methode und URL:
POST https://videointelligence.googleapis.com/v1/videos:annotate
JSON-Text anfordern:
{ "inputUri": "INPUT_URI", "features": ["LABEL_DETECTION"], }
Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:
Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:
{ "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID" }
Wenn die Anfrage erfolgreich ist, gibt Video Intelligence den Namen Ihres Vorgangs zurück.
Ergebnisse abrufen
Damit Sie die Ergebnisse Ihrer Anfrage erhalten, müssen Sie eine GET
-Anfrage an die Ressource projects.locations.operations
senden. Im Folgenden wird gezeigt, wie eine solche Anfrage gesendet wird.
Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:
- OPERATION_NAME: Der von der Video Intelligence API zurückgegebene Name des Vorgangs. Der Vorgangsname hat das Format
projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID
.
HTTP-Methode und URL:
GET https://videointelligence.googleapis.com/v1/OPERATION_NAME
Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:
Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:
Annotationsergebnisse herunterladen
Kopieren Sie die Annotation aus der Quelle in den Ziel-Bucket (siehe Dateien und Objekte kopieren)
gsutil cp gcs_uri gs://my-bucket
Hinweis: Wenn der Nutzer den Ausgabe-gcs-URI vom Nutzer bereitstellt, wird die Annotation in diesem gcs-uri gespeichert.
Go
Java
Node.js
Python
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.