Mendeteksi pergantian shot

Analisis perubahan gambar mendeteksi pergantian gambar dalam video.

Bagian ini menunjukkan beberapa cara menganalisis video untuk perubahan shot.

Berikut contoh penerapan analisis video untuk perubahan shot pada file yang berada di Cloud Storage.

Mencari sesuatu yang lebih mendalam? Lihat tutorial Python terperinci kami.

REST

Kirim permintaan anotasi video

Berikut ini cara mengirim permintaan POST ke metode videos:annotate. Contoh tersebut menggunakan Google Cloud CLI untuk membuat token akses. Untuk mengetahui petunjuk cara menginstal gcloud CLI, baca Panduan Memulai Video Intelligence API.

Sebelum menggunakan salah satu data permintaan, lakukan penggantian berikut:

  • INPUT_URI: bucket Cloud Storage yang berisi file yang ingin Anda beri anotasi, termasuk nama file-nya. Harus diawali dengan gs://.
  • PROJECT_NUMBER: ID numerik untuk project Google Cloud Anda

Metode HTTP dan URL: 

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

Meminta isi JSON: 

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

Untuk mengirim permintaan Anda, perluas salah satu opsi berikut:

Anda akan melihat respons JSON seperti berikut:

Jika responsnya berhasil, Video Intelligence API akan menampilkan name untuk operasi Anda. Di atas menunjukkan contoh respons tersebut, dengan project-name adalah nama project Anda dan operation-id adalah ID operasi yang berjalan lama yang dibuat untuk permintaan tersebut.

  • PROJECT_NUMBER: jumlah project Anda
  • LOCATION_ID: region Cloud tempat anotasi seharusnya dilakukan. Region cloud yang didukung adalah: us-east1, us-west1, europe-west1, asia-east1. Jika tidak ada wilayah yang ditentukan, wilayah akan ditentukan berdasarkan lokasi file video.
  • OPERATION_ID: ID operasi yang berjalan lama yang dibuat untuk permintaan dan diberikan dalam respons saat Anda memulai operasi, misalnya 12345....

Mendapatkan hasil anotasi

Untuk mengambil hasil operasi, buat permintaan GET, menggunakan nama operasi yang ditampilkan dari panggilan ke videos:annotate, seperti yang ditunjukkan dalam contoh berikut.

Sebelum menggunakan salah satu data permintaan, lakukan penggantian berikut:

  • OPERATION_NAME: nama operasi seperti yang ditampilkan oleh Video Intelligence API. Nama operasi memiliki format projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID
  • PROJECT_NUMBER: ID numerik untuk project Google Cloud Anda

Metode HTTP dan URL: 

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

Untuk mengirim permintaan, perluas salah satu opsi berikut:

Anda akan menerima respons JSON yang mirip dengan yang berikut ini:

Anotasi deteksi bidikan ditampilkan sebagai daftar shotAnnotations. Catatan: Kolom done hanya ditampilkan jika nilainya True. Ini tidak termasuk dalam respons dengan operasi yang belum selesai.

Download hasil anotasi

Salin anotasi dari sumber ke bucket tujuan: (lihat Menyalin file dan objek)

gsutil cp gcs_uri gs://my-bucket

Catatan: Jika output gcs uri disediakan oleh pengguna, anotasi akan disimpan dalam uri gcs tersebut.

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

Untuk mengautentikasi ke Video Intelligence, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal. 

// 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

Untuk mengautentikasi ke Video Intelligence, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal. 

// 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

Untuk informasi selengkapnya tentang cara menginstal dan menggunakan Library Klien Video Intelligence API untuk Python, lihat Library Klien Video Intelligence API. 
"""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))

Bahasa tambahan

C#: Ikuti Petunjuk penyiapan C# di halaman library klien lalu buka Dokumentasi referensi Video Intelligence untuk .NET.

PHP: Ikuti petunjuk penyiapan PHP di halaman library klien lalu kunjungi Dokumentasi referensi Video Intelligence untuk PHP.

Ruby: Ikuti petunjuk penyiapan Ruby di halaman library klien, lalu buka Dokumentasi referensi Video Intelligence untuk Ruby.