Fazer anotações em um vídeo usando bibliotecas de cliente

Fazer anotações em um vídeo usando bibliotecas de cliente

Este guia de início rápido apresenta a API Video Intelligence. Neste guia de início rápido, configure seu projeto e autorização do Google Cloud e, em seguida, faça uma solicitação para que o Video Intelligence anote um vídeo.

Antes de começar

1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

3. Verifique se a cobrança está ativada para o seu projeto do Google Cloud.

4. Enable the Cloud Video Intelligence API.

   Enable the API

5. Install the Google Cloud CLI.

6. To initialize the gcloud CLI, run the following command:

   gcloud init

7. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

8. Verifique se a cobrança está ativada para o seu projeto do Google Cloud.

9. Enable the Cloud Video Intelligence API.

   Enable the API

10. Install the Google Cloud CLI.

11. To initialize the gcloud CLI, run the following command:

    gcloud init

Instale a biblioteca de cliente

Go

go get cloud.google.com/go/videointelligence/apiv1

Java

Node.js

Antes de instalar a biblioteca, verifique se você preparou seu ambiente para o desenvolvimento do Node.js.

npm install --save @google-cloud/video-intelligence

Python

Antes de instalar a biblioteca, verifique se você preparou seu ambiente para o desenvolvimento do Python.

pip install --upgrade google-cloud-videointelligence

Outras linguagens

C#: Siga as Instruções de configuração do C# na página das bibliotecas de cliente e acesse a Documentação de referência do Video Intelligence para .NET.

PHP: Siga as Instruções de configuração do PHP na página das bibliotecas de cliente e acesse a Documentação de referência do Video Intelligence para PHP.

Ruby: Siga as Instruções de configuração do Ruby na página das bibliotecas de cliente e acesse a Documentação de referência do Video Intelligence para Ruby.

Configurar a autenticação

1. Install the Google Cloud CLI, then initialize it by running the following command:

   gcloud init

2. If you're using a local shell, then create local authentication credentials for your user account:

   gcloud auth application-default login

   You don't need to do this if you're using Cloud Shell.

   Uma tela de login será exibida. Após o login, suas credenciais são armazenadas no arquivo de credenciais local usado pelo ADC.

Detecção de rótulos

Agora é possível usar a API Video Intelligence para solicitar informações de um vídeo ou de um trecho dele como a detecção de rótulos. Execute o código a seguir para realizar a primeira solicitação de detecção de rótulos no vídeo:

Go

// Sample video_quickstart uses the Google Cloud Video Intelligence API to label a video.
package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"log"

	"github.com/golang/protobuf/ptypes"

	video "cloud.google.com/go/videointelligence/apiv1"
	videopb "cloud.google.com/go/videointelligence/apiv1/videointelligencepb"
)

func main() {
	ctx := context.Background()

	// Creates a client.
	client, err := video.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to create client: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	op, err := client.AnnotateVideo(ctx, &videopb.AnnotateVideoRequest{
		InputUri: "gs://cloud-samples-data/video/cat.mp4",
		Features: []videopb.Feature{
			videopb.Feature_LABEL_DETECTION,
		},
	})
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to start annotation job: %v", err)
	}

	resp, err := op.Wait(ctx)
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to annotate: %v", err)
	}

	// Only one video was processed, so get the first result.
	result := resp.GetAnnotationResults()[0]

	for _, annotation := range result.SegmentLabelAnnotations {
		fmt.Printf("Description: %s\n", annotation.Entity.Description)

		for _, category := range annotation.CategoryEntities {
			fmt.Printf("\tCategory: %s\n", category.Description)
		}

		for _, segment := range annotation.Segments {
			start, _ := ptypes.Duration(segment.Segment.StartTimeOffset)
			end, _ := ptypes.Duration(segment.Segment.EndTimeOffset)
			fmt.Printf("\tSegment: %s to %s\n", start, end)
			fmt.Printf("\tConfidence: %v\n", segment.Confidence)
		}
	}
}

Java

import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.AnnotateVideoProgress;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.AnnotateVideoRequest;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.AnnotateVideoResponse;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.Entity;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.Feature;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.LabelAnnotation;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.LabelSegment;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.VideoAnnotationResults;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.VideoIntelligenceServiceClient;
import java.util.List;

public class QuickstartSample {

  /** Demonstrates using the video intelligence client to detect labels in a video file. */
  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // Instantiate a video intelligence client
    try (VideoIntelligenceServiceClient client = VideoIntelligenceServiceClient.create()) {
      // The Google Cloud Storage path to the video to annotate.
      String gcsUri = "gs://cloud-samples-data/video/cat.mp4";

      // Create an operation that will contain the response when the operation completes.
      AnnotateVideoRequest request =
          AnnotateVideoRequest.newBuilder()
              .setInputUri(gcsUri)
              .addFeatures(Feature.LABEL_DETECTION)
              .build();

      OperationFuture<AnnotateVideoResponse, AnnotateVideoProgress> response =
          client.annotateVideoAsync(request);

      System.out.println("Waiting for operation to complete...");

      List<VideoAnnotationResults> results = response.get().getAnnotationResultsList();
      if (results.isEmpty()) {
        System.out.println("No labels detected in " + gcsUri);
        return;
      }
      for (VideoAnnotationResults result : results) {
        System.out.println("Labels:");
        // get video segment label annotations
        for (LabelAnnotation annotation : result.getSegmentLabelAnnotationsList()) {
          System.out.println(
              "Video label description : " + annotation.getEntity().getDescription());
          // categories
          for (Entity categoryEntity : annotation.getCategoryEntitiesList()) {
            System.out.println("Label Category description : " + categoryEntity.getDescription());
          }
          // segments
          for (LabelSegment segment : annotation.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());
          }
        }
      }
    }
  }
}

Node.js

Antes de executar o exemplo, verifique se você preparou o ambiente para o desenvolvimento em Node.js.

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

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

// The GCS uri of the video to analyze
const gcsUri = 'gs://cloud-samples-data/video/cat.mp4';

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

// Execute request
const [operation] = await client.annotateVideo(request);

console.log(
  'Waiting for operation to complete... (this may take a few minutes)'
);

const [operationResult] = await operation.promise();

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

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

Python

Antes de executar o exemplo, verifique se você preparou o ambiente para o desenvolvimento em Python.

from google.cloud import videointelligence

video_client = videointelligence.VideoIntelligenceServiceClient()
features = [videointelligence.Feature.LABEL_DETECTION]
operation = video_client.annotate_video(
    request={
        "features": features,
        "input_uri": "gs://cloud-samples-data/video/cat.mp4",
    }
)
print("\nProcessing video for label annotations:")

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

# first result is retrieved because a single video was processed
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")

Outras linguagens

C#: Siga as Instruções de configuração do C# na página das bibliotecas de cliente e acesse a Documentação de referência do Video Intelligence para .NET.

PHP Siga as Instruções de configuração para PHP na página de bibliotecas de cliente e acesse a Documentação de referência do Video Intelligence para PHP.

Ruby: Siga as Instruções de configuração do Ruby na página de bibliotecas de cliente e acesse a Documentação de referência do Video Intelligence para Ruby.

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