Detecta cambios de toma

El análisis de cambios de tomas detecta cambios de toma en un video.

En esta sección, se muestran algunas maneras de analizar un video en busca de cambios de toma.

El siguiente es un ejemplo de cómo realizar un análisis de video para los cambios de toma en un archivo ubicado en Cloud Storage.

¿Buscas información más detallada? Consulta nuestro instructivo de Python detallado.

REST

Envía una solicitud de anotación de video

A continuación, se muestra cómo enviar una solicitud POST al método videos:annotate. En el ejemplo, se usa Google Cloud CLI para crear un token de acceso. Si quieres obtener instrucciones para instalar gcloud CLI, consulta la Guía de inicio rápido de la API de Video Intelligence.

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

  • INPUT_URI: Es el bucket de Cloud Storage que contiene el archivo que deseas anotar, incluido el nombre del archivo. Debe comenzar con gs://.
  • PROJECT_NUMBER: Es el identificador numérico del proyecto de Google Cloud.

HTTP method and URL:

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

Cuerpo JSON de la solicitud:

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

Para enviar tu solicitud, expande una de estas opciones:

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

Si la respuesta es correcta, la API de Video Intelligence muestra name para tu operación. A continuación, se muestra un ejemplo de la respuesta, en la que project-name es el número de tu proyecto y operation-id es el ID de la operación de larga duración creada para la solicitud.

  • PROJECT_NUMBER: Es el número de tu proyecto.
  • LOCATION_ID: Es la región de Cloud en la que se debe realizar la anotación. Las regiones en la nube compatibles son: us-east1, us-west1, europe-west1, asia-east1. Si no se especifica ninguna región, se determinará una región en función de la ubicación del archivo de video.
  • OPERATION_ID: Es el ID de la operación de larga duración creada para la solicitud y proporcionada en la respuesta cuando iniciaste la operación, por ejemplo 12345.....

Obtén resultados de anotaciones

Para recuperar el resultado de la operación, realiza una solicitud GET con el nombre de la operación que muestra la llamada a videos:annotate, como se muestra en el siguiente ejemplo.

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

  • OPERATION_NAME: Es el nombre de la operación que muestra la API de Video Intelligence. El nombre de la operación tiene el formato projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID.
  • PROJECT_NUMBER: Es el identificador numérico del proyecto de Google Cloud.

HTTP method and URL:

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

Para enviar tu solicitud, expande una de estas opciones:

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

Las anotaciones de detección de tomas se muestran como una lista shotAnnotations. Nota: El campo done solo se muestra cuando su valor es True. No se incluye en las respuestas para las que no se completó la operación.

Descargar resultados de anotaciones

Copia la anotación del origen al bucket de destino (consulta Copia archivos y objetos).

gsutil cp gcs_uri gs://my-bucket

Nota: Si el usuario proporciona el URI de salida de gcs, la anotación se almacena en ese URI de gcs.

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

Para autenticarte en Video Intelligence, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

// 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

Para autenticarte en Video Intelligence, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

// 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

Si quieres obtener más información para instalar y usar la biblioteca cliente de la API de Video Intelligence para Python, consulta Bibliotecas cliente de la API de Video Intelligence.
"""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))

Lenguajes adicionales

C#: Sigue las instrucciones de configuración de C# en la página de bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de Video Intelligence para .NET.

PHP: Sigue las instrucciones de configuración de PHP en la página de bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de Video Intelligence para PHP.

Ruby: Sigue las instrucciones de configuración de Ruby en la página de bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de Video Intelligence para Ruby.