Rilevamento dei cambi di inquadratura

L'analisi del cambio di inquadratura rileva i cambi di inquadratura in un video.

Questa sezione illustra alcuni modi per analizzare un video per i cambi di inquadratura.

Ecco un esempio di esecuzione di analisi video per i cambi di inquadratura in un file in Cloud Storage.

Vuoi saperne di più? Dai un'occhiata al nostro tutorial su Python dettagliato.

REST

Invia una richiesta di annotazione video

Di seguito viene illustrato come inviare una richiesta POST al metodo videos:annotate. L'esempio utilizza Google Cloud CLI per creare un token di accesso. Per istruzioni sull'installazione di gcloud CLI, consulta la guida rapida dell'API Video Intelligence.

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

  • INPUT_URI: un bucket Cloud Storage che contiene il file da annotare, incluso il nome del file. Deve iniziare 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": ["SHOT_CHANGE_DETECTION"]
}

Per inviare la richiesta, espandi una delle seguenti opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

Se la risposta ha esito positivo, l'API Video Intelligence restituisce name per l'operazione. Quanto sopra mostra un esempio di risposta di questo tipo, dove project-name è il nome del progetto e operation-id è l'ID dell'operazione a lunga esecuzione creata per la richiesta.

  • PROJECT_NUMBER: il numero del tuo progetto
  • LOCATION_ID: la regione Cloud in cui deve essere eseguita l'annotazione. Le regioni cloud supportate sono: us-east1, us-west1, europe-west1 e asia-east1. Se non viene specificata alcuna regione, ne verrà determinata una in base alla posizione del file video.
  • OPERATION_ID: l'ID dell'operazione a lunga esecuzione creata per la richiesta e fornito nella risposta quando hai avviato l'operazione, ad esempio 12345....

Ottieni i risultati delle annotazioni

Per recuperare il risultato dell'operazione, effettua una richiesta GET utilizzando il nome dell'operazione restituito dalla chiamata a videos:annotate, come mostrato nell'esempio seguente.

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

  • OPERATION_NAME: il nome dell'operazione restituita 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:

Le annotazioni di rilevamento inquadratura vengono restituite come un elenco shotAnnotations. Nota: il campo done viene restituito solo quando il valore è True. Non è incluso nelle risposte per cui l'operazione non è stata completata.

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 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

Per autenticarti a Video Intelligence, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

// 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

Per autenticarti a Video Intelligence, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

// 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

Per ulteriori informazioni sull'installazione e sull'utilizzo della libreria client dell'API Video Intelligence per Python, consulta la pagina relativa alle librerie client dell'API 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))

Linguaggi aggiuntivi

C#: segui le istruzioni per la configurazione di C# nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di Video Intelligence per .NET.

PHP: segui le istruzioni per la configurazione di PHP nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di Video Intelligence per PHP.

Ruby: segui le istruzioni per la configurazione di Ruby nella pagina delle librerie client e poi visita la documentazione di riferimento di Video Intelligence per Ruby.