Analizzare le etichette dei video

L'API Video Intelligence può identificare le entità mostrate nei filmati video utilizzando LABEL_DETECTION funzionalità. Questa funzionalità identifica oggetti, luoghi, attività, specie animali, prodotti e altro ancora.

L'analisi può essere suddivisa:

  • A livello di frame:
    Le entità vengono identificate ed etichettate all'interno di ogni frame (con un campionamento di un frame al secondo).
  • Livello di inquadratura:
    scatti vengono rilevati automaticamente in ogni segmento (o un video). Le entità vengono quindi identificate ed etichettate all'interno di ogni scatto.
  • Livello di segmento:
    è possibile specificare i segmenti di un video selezionati dall'utente per l'analisi mediante la definizione di compensazioni ora di inizio e fine ai fini dell'analisi di annotazione (vedi VideoSegment). Le entità vengono quindi identificate ed etichettate all'interno di ciascun segmento. Se non esistono segmenti vengono specificati, l'intero video viene considerato come un unico segmento.

Annota un file locale

Ecco un esempio di analisi video delle etichette in un file locale.

Vuoi saperne di più? Consulta il nostro dettagliato Python Google Cloud.

REST

Invia la richiesta di processo

Di seguito viene illustrato come inviare una richiesta POST all'indirizzo videos:annotate . Puoi configurare LabelDetectionMode alle annotazioni a livello di inquadratura e/o a livello di fotogramma. È consigliabile utilizzare SHOT_AND_FRAME_MODE. L'esempio utilizza il token di accesso per con un account di servizio configurato per il progetto utilizzando Google Cloud CLI. Per Istruzioni sull'installazione di Google Cloud CLI, sulla configurazione di un progetto con un servizio di accesso all'account e ottenere un token di accesso, consulta Guida rapida di Video Intelligence.

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

Metodo HTTP e URL: 

POST https://videointelligence.googleapis.com/v1/videos:annotate

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "inputContent": "BASE64_ENCODED_CONTENT",
  "features": ["LABEL_DETECTION"],
}

Per inviare la richiesta, espandi una delle seguenti opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID"
}

Se la richiesta ha esito positivo, Video Intelligence restituisce il nome dell'operazione.

Ottieni i risultati

Per ottenere i risultati della tua richiesta, devi inviare una richiesta GET a il projects.locations.operations risorsa. Di seguito viene illustrato come inviare questa richiesta.

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

  • OPERATION_NAME: il nome dell'operazione come restituiti dall'API Video Intelligence. Il nome dell'operazione ha il formato projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID
  • PROJECT_NUMBER: l'identificatore numerico del tuo progetto Google Cloud

Metodo HTTP e URL: 

GET https://videointelligence.googleapis.com/v1/OPERATION_NAME

Per inviare la richiesta, espandi una delle seguenti opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

Go


func label(w io.Writer, file string) error {
	ctx := context.Background()
	client, err := video.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("video.NewClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	fileBytes, err := os.ReadFile(file)
	if err != nil {
		return err
	}

	op, err := client.AnnotateVideo(ctx, &videopb.AnnotateVideoRequest{
		Features: []videopb.Feature{
			videopb.Feature_LABEL_DETECTION,
		},
		InputContent: fileBytes,
	})
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("AnnotateVideo: %w", err)
	}

	resp, err := op.Wait(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("Wait: %w", err)
	}

	printLabels := func(labels []*videopb.LabelAnnotation) {
		for _, label := range labels {
			fmt.Fprintf(w, "\tDescription: %s\n", label.Entity.Description)
			for _, category := range label.CategoryEntities {
				fmt.Fprintf(w, "\t\tCategory: %s\n", category.Description)
			}
			for _, segment := range label.Segments {
				start, _ := ptypes.Duration(segment.Segment.StartTimeOffset)
				end, _ := ptypes.Duration(segment.Segment.EndTimeOffset)
				fmt.Fprintf(w, "\t\tSegment: %s to %s\n", start, end)
			}
		}
	}

	// A single video was processed. Get the first result.
	result := resp.AnnotationResults[0]

	fmt.Fprintln(w, "SegmentLabelAnnotations:")
	printLabels(result.SegmentLabelAnnotations)
	fmt.Fprintln(w, "ShotLabelAnnotations:")
	printLabels(result.ShotLabelAnnotations)
	fmt.Fprintln(w, "FrameLabelAnnotations:")
	printLabels(result.FrameLabelAnnotations)

	return nil
}

Java

// Instantiate a com.google.cloud.videointelligence.v1.VideoIntelligenceServiceClient
try (VideoIntelligenceServiceClient client = VideoIntelligenceServiceClient.create()) {
  // Read file and encode into Base64
  Path path = Paths.get(filePath);
  byte[] data = Files.readAllBytes(path);

  AnnotateVideoRequest request =
      AnnotateVideoRequest.newBuilder()
          .setInputContent(ByteString.copyFrom(data))
          .addFeatures(Feature.LABEL_DETECTION)
          .build();
  // Create an operation that will contain the response when the operation completes.
  OperationFuture<AnnotateVideoResponse, AnnotateVideoProgress> response =
      client.annotateVideoAsync(request);

  System.out.println("Waiting for operation to complete...");
  for (VideoAnnotationResults results : response.get().getAnnotationResultsList()) {
    // process video / segment level label annotations
    System.out.println("Locations: ");
    for (LabelAnnotation labelAnnotation : results.getSegmentLabelAnnotationsList()) {
      System.out.println("Video label: " + labelAnnotation.getEntity().getDescription());
      // categories
      for (Entity categoryEntity : labelAnnotation.getCategoryEntitiesList()) {
        System.out.println("Video label category: " + categoryEntity.getDescription());
      }
      // segments
      for (LabelSegment segment : labelAnnotation.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:%.2f\n", startTime, endTime);
        System.out.println("Confidence: " + segment.getConfidence());
      }
    }

    // process shot label annotations
    for (LabelAnnotation labelAnnotation : results.getShotLabelAnnotationsList()) {
      System.out.println("Shot label: " + labelAnnotation.getEntity().getDescription());
      // categories
      for (Entity categoryEntity : labelAnnotation.getCategoryEntitiesList()) {
        System.out.println("Shot label category: " + categoryEntity.getDescription());
      }
      // segments
      for (LabelSegment segment : labelAnnotation.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:%.2f\n", startTime, endTime);
        System.out.println("Confidence: " + segment.getConfidence());
      }
    }

    // process frame label annotations
    for (LabelAnnotation labelAnnotation : results.getFrameLabelAnnotationsList()) {
      System.out.println("Frame label: " + labelAnnotation.getEntity().getDescription());
      // categories
      for (Entity categoryEntity : labelAnnotation.getCategoryEntitiesList()) {
        System.out.println("Frame label category: " + categoryEntity.getDescription());
      }
      // segments
      for (LabelSegment segment : labelAnnotation.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:%.2f\n", startTime, endTime);
        System.out.println("Confidence: " + segment.getConfidence());
      }
    }
  }
}

Node.js

// Imports the Google Cloud Video Intelligence library + Node's fs library
const video = require('@google-cloud/video-intelligence').v1;
const fs = require('fs');
const util = require('util');

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

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following line before running the sample.
 */
// const path = 'Local file to analyze, e.g. ./my-file.mp4';

// Reads a local video file and converts it to base64
const readFile = util.promisify(fs.readFile);
const file = await readFile(path);
const inputContent = file.toString('base64');

// Constructs request
const request = {
  inputContent: inputContent,
  features: ['LABEL_DETECTION'],
};

// Detects labels in a video
const [operation] = await client.annotateVideo(request);
console.log('Waiting for operation to complete...');
const [operationResult] = await operation.promise();
// Gets annotations for video
const annotations = operationResult.annotationResults[0];

const labels = annotations.segmentLabelAnnotations;
labels.forEach(label => {
  console.log(`Label ${label.entity.description} occurs at:`);
  label.segments.forEach(segment => {
    const time = segment.segment;
    if (time.startTimeOffset.seconds === undefined) {
      time.startTimeOffset.seconds = 0;
    }
    if (time.startTimeOffset.nanos === undefined) {
      time.startTimeOffset.nanos = 0;
    }
    if (time.endTimeOffset.seconds === undefined) {
      time.endTimeOffset.seconds = 0;
    }
    if (time.endTimeOffset.nanos === undefined) {
      time.endTimeOffset.nanos = 0;
    }
    console.log(
      `\tStart: ${time.startTimeOffset.seconds}` +
        `.${(time.startTimeOffset.nanos / 1e6).toFixed(0)}s`
    );
    console.log(
      `\tEnd: ${time.endTimeOffset.seconds}.` +
        `${(time.endTimeOffset.nanos / 1e6).toFixed(0)}s`
    );
    console.log(`\tConfidence: ${segment.confidence}`);
  });
});

Python

Per ulteriori informazioni sull'installazione e sull'utilizzo della libreria client dell'API Video Intelligence per Python, consulta le librerie client dell'API Video Intelligence. 
"""Detect labels given a file path."""
video_client = videointelligence.VideoIntelligenceServiceClient()
features = [videointelligence.Feature.LABEL_DETECTION]

with io.open(path, "rb") as movie:
    input_content = movie.read()

operation = video_client.annotate_video(
    request={"features": features, "input_content": input_content}
)
print("\nProcessing video for label annotations:")

result = operation.result(timeout=90)
print("\nFinished processing.")

# Process video/segment level label annotations
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")

# Process shot level label annotations
shot_labels = result.annotation_results[0].shot_label_annotations
for i, shot_label in enumerate(shot_labels):
    print("Shot label description: {}".format(shot_label.entity.description))
    for category_entity in shot_label.category_entities:
        print(
            "\tLabel category description: {}".format(category_entity.description)
        )

    for i, shot in enumerate(shot_label.segments):
        start_time = (
            shot.segment.start_time_offset.seconds
            + shot.segment.start_time_offset.microseconds / 1e6
        )
        end_time = (
            shot.segment.end_time_offset.seconds
            + shot.segment.end_time_offset.microseconds / 1e6
        )
        positions = "{}s to {}s".format(start_time, end_time)
        confidence = shot.confidence
        print("\tSegment {}: {}".format(i, positions))
        print("\tConfidence: {}".format(confidence))
    print("\n")

# Process frame level label annotations
frame_labels = result.annotation_results[0].frame_label_annotations
for i, frame_label in enumerate(frame_labels):
    print("Frame label description: {}".format(frame_label.entity.description))
    for category_entity in frame_label.category_entities:
        print(
            "\tLabel category description: {}".format(category_entity.description)
        )

    # Each frame_label_annotation has many frames,
    # here we print information only about the first frame.
    frame = frame_label.frames[0]
    time_offset = frame.time_offset.seconds + frame.time_offset.microseconds / 1e6
    print("\tFirst frame time offset: {}s".format(time_offset))
    print("\tFirst frame confidence: {}".format(frame.confidence))
    print("\n")

Linguaggi aggiuntivi

C#: Segui le Istruzioni per la configurazione di C# Nella pagina delle librerie client e poi visita Documentazione di riferimento di Video Intelligence per .NET.

PHP Segui le Istruzioni per la configurazione dei file PHP Nella pagina delle librerie client e poi visita Documentazione di riferimento di Video Intelligence per PHP.

Rubino: Segui le Istruzioni per la configurazione di Ruby Nella pagina delle librerie client e poi visita Documentazione di riferimento di Video Intelligence per Ruby.

Annota un file su Cloud Storage

Ecco un esempio di esecuzione di analisi video per etichette su un file in Cloud Storage.

REST

Per ulteriori informazioni sull'installazione e sull'utilizzo della libreria client dell'API Video Intelligence per Python, consulta le librerie client dell'API Video Intelligence.

Invia la richiesta di processo

Di seguito viene illustrato come inviare una richiesta POST all'indirizzo annotate. L'esempio utilizza il token di accesso per con un account di servizio configurato per il progetto utilizzando Google Cloud CLI. Per Istruzioni sull'installazione di Google Cloud CLI, sulla configurazione di un progetto con un servizio di accesso all'account e ottenere un token di accesso, consulta Guida rapida di Video Intelligence.

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

  • INPUT_URI: un bucket Cloud Storage che contiene al file a cui vuoi aggiungere un'annotazione, incluso il nome. Deve iniziano con gs://.
  • PROJECT_NUMBER: l'identificatore numerico del tuo progetto Google Cloud

Metodo HTTP e URL: 

POST https://videointelligence.googleapis.com/v1/videos:annotate

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "inputUri": "INPUT_URI",
  "features": ["LABEL_DETECTION"],
}

Per inviare la richiesta, espandi una delle seguenti opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID"
}

Se la richiesta ha esito positivo, Video Intelligence restituisce il nome dell'operazione.

Ottieni i risultati

Per ottenere i risultati della tua richiesta, devi inviare una richiesta GET a il projects.locations.operations risorsa. Di seguito viene illustrato come inviare questa richiesta.

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

  • OPERATION_NAME: il nome dell'operazione come restituiti dall'API Video Intelligence. Il nome dell'operazione ha il formato projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID
  • PROJECT_NUMBER: l'identificatore numerico del tuo progetto Google Cloud

Metodo HTTP e URL: 

GET https://videointelligence.googleapis.com/v1/OPERATION_NAME

Per inviare la richiesta, espandi una delle seguenti opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

Scarica i risultati delle annotazioni

Copia l'annotazione dall'origine al bucket di destinazione: (vedi Copiare file e oggetti)

gsutil cp gcs_uri gs://my-bucket

Nota: se l'URI GCS di output è fornito dall'utente, l'annotazione viene archiviata nell'URI GCS.

Go


func labelURI(w io.Writer, file string) error {
	ctx := context.Background()
	client, err := video.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("video.NewClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	op, err := client.AnnotateVideo(ctx, &videopb.AnnotateVideoRequest{
		Features: []videopb.Feature{
			videopb.Feature_LABEL_DETECTION,
		},
		InputUri: file,
	})
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("AnnotateVideo: %w", err)
	}

	resp, err := op.Wait(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("Wait: %w", err)
	}

	printLabels := func(labels []*videopb.LabelAnnotation) {
		for _, label := range labels {
			fmt.Fprintf(w, "\tDescription: %s\n", label.Entity.Description)
			for _, category := range label.CategoryEntities {
				fmt.Fprintf(w, "\t\tCategory: %s\n", category.Description)
			}
			for _, segment := range label.Segments {
				start, _ := ptypes.Duration(segment.Segment.StartTimeOffset)
				end, _ := ptypes.Duration(segment.Segment.EndTimeOffset)
				fmt.Fprintf(w, "\t\tSegment: %s to %s\n", start, end)
			}
		}
	}

	// A single video was processed. Get the first result.
	result := resp.AnnotationResults[0]

	fmt.Fprintln(w, "SegmentLabelAnnotations:")
	printLabels(result.SegmentLabelAnnotations)
	fmt.Fprintln(w, "ShotLabelAnnotations:")
	printLabels(result.ShotLabelAnnotations)
	fmt.Fprintln(w, "FrameLabelAnnotations:")
	printLabels(result.FrameLabelAnnotations)

	return nil
}

Java

// Instantiate a com.google.cloud.videointelligence.v1.VideoIntelligenceServiceClient
try (VideoIntelligenceServiceClient client = VideoIntelligenceServiceClient.create()) {
  // Provide path to file hosted on GCS as "gs://bucket-name/..."
  AnnotateVideoRequest request =
      AnnotateVideoRequest.newBuilder()
          .setInputUri(gcsUri)
          .addFeatures(Feature.LABEL_DETECTION)
          .build();
  // Create an operation that will contain the response when the operation completes.
  OperationFuture<AnnotateVideoResponse, AnnotateVideoProgress> response =
      client.annotateVideoAsync(request);

  System.out.println("Waiting for operation to complete...");
  for (VideoAnnotationResults results : response.get().getAnnotationResultsList()) {
    // process video / segment level label annotations
    System.out.println("Locations: ");
    for (LabelAnnotation labelAnnotation : results.getSegmentLabelAnnotationsList()) {
      System.out.println("Video label: " + labelAnnotation.getEntity().getDescription());
      // categories
      for (Entity categoryEntity : labelAnnotation.getCategoryEntitiesList()) {
        System.out.println("Video label category: " + categoryEntity.getDescription());
      }
      // segments
      for (LabelSegment segment : labelAnnotation.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());
      }
    }

    // process shot label annotations
    for (LabelAnnotation labelAnnotation : results.getShotLabelAnnotationsList()) {
      System.out.println("Shot label: " + labelAnnotation.getEntity().getDescription());
      // categories
      for (Entity categoryEntity : labelAnnotation.getCategoryEntitiesList()) {
        System.out.println("Shot label category: " + categoryEntity.getDescription());
      }
      // segments
      for (LabelSegment segment : labelAnnotation.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());
      }
    }

    // process frame label annotations
    for (LabelAnnotation labelAnnotation : results.getFrameLabelAnnotationsList()) {
      System.out.println("Frame label: " + labelAnnotation.getEntity().getDescription());
      // categories
      for (Entity categoryEntity : labelAnnotation.getCategoryEntitiesList()) {
        System.out.println("Frame label category: " + categoryEntity.getDescription());
      }
      // segments
      for (LabelSegment segment : labelAnnotation.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:%.2f\n", startTime, endTime);
        System.out.println("Confidence: " + segment.getConfidence());
      }
    }
  }
}

Node.js

// Imports the Google Cloud Video Intelligence library
const video = require('@google-cloud/video-intelligence').v1;

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

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following line before running the sample.
 */
// const gcsUri = 'GCS URI of the video to analyze, e.g. gs://my-bucket/my-video.mp4';

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

// Detects labels in a video
const [operation] = await client.annotateVideo(request);
console.log('Waiting for operation to complete...');
const [operationResult] = await operation.promise();

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

const labels = annotations.segmentLabelAnnotations;
labels.forEach(label => {
  console.log(`Label ${label.entity.description} occurs at:`);
  label.segments.forEach(segment => {
    const time = segment.segment;
    if (time.startTimeOffset.seconds === undefined) {
      time.startTimeOffset.seconds = 0;
    }
    if (time.startTimeOffset.nanos === undefined) {
      time.startTimeOffset.nanos = 0;
    }
    if (time.endTimeOffset.seconds === undefined) {
      time.endTimeOffset.seconds = 0;
    }
    if (time.endTimeOffset.nanos === undefined) {
      time.endTimeOffset.nanos = 0;
    }
    console.log(
      `\tStart: ${time.startTimeOffset.seconds}` +
        `.${(time.startTimeOffset.nanos / 1e6).toFixed(0)}s`
    );
    console.log(
      `\tEnd: ${time.endTimeOffset.seconds}.` +
        `${(time.endTimeOffset.nanos / 1e6).toFixed(0)}s`
    );
    console.log(`\tConfidence: ${segment.confidence}`);
  });
});

Python

"""Detects labels given a GCS path."""
video_client = videointelligence.VideoIntelligenceServiceClient()
features = [videointelligence.Feature.LABEL_DETECTION]

mode = videointelligence.LabelDetectionMode.SHOT_AND_FRAME_MODE
config = videointelligence.LabelDetectionConfig(label_detection_mode=mode)
context = videointelligence.VideoContext(label_detection_config=config)

operation = video_client.annotate_video(
    request={"features": features, "input_uri": path, "video_context": context}
)
print("\nProcessing video for label annotations:")

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

# Process video/segment level label annotations
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")

# Process shot level label annotations
shot_labels = result.annotation_results[0].shot_label_annotations
for i, shot_label in enumerate(shot_labels):
    print("Shot label description: {}".format(shot_label.entity.description))
    for category_entity in shot_label.category_entities:
        print(
            "\tLabel category description: {}".format(category_entity.description)
        )

    for i, shot in enumerate(shot_label.segments):
        start_time = (
            shot.segment.start_time_offset.seconds
            + shot.segment.start_time_offset.microseconds / 1e6
        )
        end_time = (
            shot.segment.end_time_offset.seconds
            + shot.segment.end_time_offset.microseconds / 1e6
        )
        positions = "{}s to {}s".format(start_time, end_time)
        confidence = shot.confidence
        print("\tSegment {}: {}".format(i, positions))
        print("\tConfidence: {}".format(confidence))
    print("\n")

# Process frame level label annotations
frame_labels = result.annotation_results[0].frame_label_annotations
for i, frame_label in enumerate(frame_labels):
    print("Frame label description: {}".format(frame_label.entity.description))
    for category_entity in frame_label.category_entities:
        print(
            "\tLabel category description: {}".format(category_entity.description)
        )

    # Each frame_label_annotation has many frames,
    # here we print information only about the first frame.
    frame = frame_label.frames[0]
    time_offset = frame.time_offset.seconds + frame.time_offset.microseconds / 1e6
    print("\tFirst frame time offset: {}s".format(time_offset))
    print("\tFirst frame confidence: {}".format(frame.confidence))
    print("\n")

Linguaggi aggiuntivi

C#: Segui le Istruzioni per la configurazione di C# Nella pagina delle librerie client e poi visita Documentazione di riferimento di Video Intelligence per .NET.

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