ショット変更の検出

ショット変更の分析では、動画内のショットの変更を検出します。

このセクションでは、動画のショット変更を分析する方法について説明します。

ここでは、Cloud Storage にある動画ファイルのショット変更を分析します。

詳細については、Python のチュートリアルをご覧ください。

REST

動画アノテーションリクエストを送信する

POST リクエストを videos:annotate メソッドに送信する方法を以下に示します。この例では、Google Cloud CLI を使用してアクセス トークンを生成します。gcloud CLI のインストール手順については、Video Intelligence API のクイックスタートをご覧ください。

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

  • INPUT_URI: アノテーションを付けるファイルを含む Cloud Storage バケット（ファイル名を含む）。gs:// で始まる必要があります。
  • PROJECT_NUMBER: Google Cloud プロジェクトの数値識別子。

HTTP メソッドと URL: 

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

リクエストの本文（JSON）: 

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

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを展開します。

次のような JSON レスポンスが返されます。

レスポンスが成功すると、Video Intelligence API はオペレーションに対して name を返します。上記はこのようなレスポンスの例です。project-name はプロジェクトの名前、operation-id はリクエストに対して作成された長時間実行オペレーションの ID です。

  • PROJECT_NUMBER: プロジェクトの数
  • LOCATION_ID: アノテーションを実行する Cloud リージョン。サポート対象のクラウド リージョンは us-east1、us-west1、europe-west1、asia-east1 です。リージョンを指定しないと、動画ファイルの場所に基づいてリージョンが決まります。
  • OPERATION_ID: リクエストに対して作成され、オペレーション開始時にレスポンスで指定された長時間実行オペレーションの ID（例: 12345....）

アノテーションの結果を取得する

オペレーションの結果を取得するには、次の例のように、videos:annotate の呼び出しから返されたオペレーション名を使用して GET リクエストを行います。

データをリクエストする前に、次のように置き換えます。

  • OPERATION_NAME: Video Intelligence API によって返されるオペレーションの名前。オペレーション名の形式は projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID です。
  • PROJECT_NUMBER: Google Cloud プロジェクトの数値識別子。

HTTP メソッドと URL: 

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

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを展開します。

次のような JSON レスポンスが返されます。

ショット検出のアノテーションは、shotAnnotations リストとして返されます。 注: done フィールドは、値が True の場合にのみ返されます。オペレーションが完了していない場合、レスポンスには含まれません。

アノテーションの結果をダウンロードする

アノテーションを、送信元バケットから送信先バケットにコピーします（ファイルとオブジェクトのコピーをご覧ください）。

gcloud storage cp gcs_uri gs://my-bucket

注: 出力 GCS URI がユーザーによって指定された場合、アノテーションはその GCS URI に格納されます。

Go


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

	op, err := client.AnnotateVideo(ctx, &videopb.AnnotateVideoRequest{
		Features: []videopb.Feature{
			videopb.Feature_SHOT_CHANGE_DETECTION,
		},
		InputUri: file,
	})
	if err != nil {
		return err
	}
	resp, err := op.Wait(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}

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

	for _, shot := range result {
		start, _ := ptypes.Duration(shot.StartTimeOffset)
		end, _ := ptypes.Duration(shot.EndTimeOffset)

		fmt.Fprintf(w, "Shot: %s to %s\n", start, end)
	}

	return nil
}

Java

Video Intelligence への認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。 詳細については、ローカル開発環境の認証を設定するをご覧ください。

// 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.SHOT_CHANGE_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...");
  // Print detected shot changes and their location ranges in the analyzed video.
  for (VideoAnnotationResults result : response.get().getAnnotationResultsList()) {
    if (result.getShotAnnotationsCount() > 0) {
      System.out.println("Shots: ");
      for (VideoSegment segment : result.getShotAnnotationsList()) {
        double startTime =
            segment.getStartTimeOffset().getSeconds()
                + segment.getStartTimeOffset().getNanos() / 1e9;
        double endTime =
            segment.getEndTimeOffset().getSeconds()
                + segment.getEndTimeOffset().getNanos() / 1e9;
        System.out.printf("Location: %.3f:%.3f\n", startTime, endTime);
      }
    } else {
      System.out.println("No shot changes detected in " + gcsUri);
    }
  }
}

Node.js

Video Intelligence への認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。 詳細については、ローカル開発環境の認証を設定するをご覧ください。

// 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 file to analyze, e.g. gs://my-bucket/my-video.mp4';

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

// Detects camera shot changes
const [operation] = await client.annotateVideo(request);
console.log('Waiting for operation to complete...');
const [operationResult] = await operation.promise();
// Gets shot changes
const shotChanges = operationResult.annotationResults[0].shotAnnotations;
console.log('Shot changes:');

if (shotChanges.length === 1) {
  console.log('The entire video is one shot.');
} else {
  shotChanges.forEach((shot, shotIdx) => {
    console.log(`Scene ${shotIdx} occurs from:`);
    if (shot.startTimeOffset === undefined) {
      shot.startTimeOffset = {};
    }
    if (shot.endTimeOffset === undefined) {
      shot.endTimeOffset = {};
    }
    if (shot.startTimeOffset.seconds === undefined) {
      shot.startTimeOffset.seconds = 0;
    }
    if (shot.startTimeOffset.nanos === undefined) {
      shot.startTimeOffset.nanos = 0;
    }
    if (shot.endTimeOffset.seconds === undefined) {
      shot.endTimeOffset.seconds = 0;
    }
    if (shot.endTimeOffset.nanos === undefined) {
      shot.endTimeOffset.nanos = 0;
    }
    console.log(
      `\tStart: ${shot.startTimeOffset.seconds}` +
        `.${(shot.startTimeOffset.nanos / 1e6).toFixed(0)}s`
    );
    console.log(
      `\tEnd: ${shot.endTimeOffset.seconds}.` +
        `${(shot.endTimeOffset.nanos / 1e6).toFixed(0)}s`
    );
  });
}

Python

Python 用 Video Intelligence API クライアント ライブラリのインストールと使用方法の詳細については、Video Intelligence API クライアント ライブラリをご覧ください。 
"""Detects camera shot changes."""
video_client = videointelligence.VideoIntelligenceServiceClient()
features = [videointelligence.Feature.SHOT_CHANGE_DETECTION]
operation = video_client.annotate_video(
    request={"features": features, "input_uri": path}
)
print("\nProcessing video for shot change annotations:")

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

# first result is retrieved because a single video was processed
for i, shot in enumerate(result.annotation_results[0].shot_annotations):
    start_time = (
        shot.start_time_offset.seconds + shot.start_time_offset.microseconds / 1e6
    )
    end_time = (
        shot.end_time_offset.seconds + shot.end_time_offset.microseconds / 1e6
    )
    print("\tShot {}: {} to {}".format(i, start_time, end_time))

その他の言語

C#: クライアント ライブラリ ページの C# の設定手順を実行してから、.NET の Video Intelligence のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

PHP: クライアント ライブラリ ページの PHP の設定手順を実行してから、PHP の Video Intelligence のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

Ruby: クライアント ライブラリ ページの Ruby の設定手順を実行してから、Ruby の Video Intelligence のリファレンス ドキュメントをご覧ください。