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Videos mit Clientbibliotheken annotieren

In dieser Kurzanleitung wird die Video Intelligence API vorgestellt. In dieser Kurzanleitung richten Sie Ihr Google Cloud-Projekt und die Autorisierung ein. Dann senden Sie eine Anfrage an Video Intelligence, um ein Video mit Annotationen zu versehen.

Hinweis

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  2. Wählen Sie in der Google Cloud Console auf der Seite der Projektauswahl ein Google Cloud-Projekt aus oder erstellen Sie eines.

    Zur Projektauswahl

  3. Die Abrechnung für das Cloud-Projekt muss aktiviert sein. So prüfen Sie, ob die Abrechnung für ein Projekt aktiviert ist.

  4. Cloud Video Intelligence API aktivieren.

    Aktivieren Sie die API

  5. Erstellen Sie ein Dienstkonto:

    1. Wechseln Sie in der Google Cloud Console zur Seite Dienstkonto erstellen.

      Zur Seite „Dienstkonto erstellen“
    2. Wählen Sie Ihr Projekt aus.
    3. Geben Sie im Feld Dienstkontoname einen Namen ein. Die Google Cloud Console füllt das Feld Dienstkonto-ID anhand dieses Namens aus.

      Geben Sie im Feld Dienstkontobeschreibung eine Beschreibung ein. Beispiel: Service account for quickstart.

    4. Klicken Sie auf Erstellen und fortfahren.
    5. Klicken Sie auf Fertig, um das Erstellen des Dienstkontos abzuschließen.

      Schließen Sie das Browserfenster nicht. Sie verwenden es in der nächsten Aufgabe.

  6. Erstellen Sie einen Dienstkontoschlüssel:

    1. Klicken Sie in der Google Cloud Console auf die E-Mail-Adresse des von Ihnen erstellten Dienstkontos.
    2. Klicken Sie auf Schlüssel.
    3. Klicken Sie auf Schlüssel hinzufügen und dann auf Neuen Schlüssel erstellen.
    4. Klicken Sie auf Erstellen. Daraufhin wird eine JSON-Schlüsseldatei auf Ihren Computer heruntergeladen.
    5. Klicken Sie auf Schließen.
  7. Legen Sie für die Umgebungsvariable GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS den Pfad der JSON-Datei fest, die Ihren Dienstkontoschlüssel enthält. Diese Variable gilt nur für Ihre aktuelle Shellsitzung. Wenn Sie eine neue Sitzung öffnen, müssen Sie die Variable noch einmal festlegen.

  8. Installieren und initialisieren Sie Google Cloud CLI.
  9. Wählen Sie in der Google Cloud Console auf der Seite der Projektauswahl ein Google Cloud-Projekt aus oder erstellen Sie eines.

    Zur Projektauswahl

  10. Die Abrechnung für das Cloud-Projekt muss aktiviert sein. So prüfen Sie, ob die Abrechnung für ein Projekt aktiviert ist.

  11. Cloud Video Intelligence API aktivieren.

    Aktivieren Sie die API

  12. Erstellen Sie ein Dienstkonto:

    1. Wechseln Sie in der Google Cloud Console zur Seite Dienstkonto erstellen.

      Zur Seite „Dienstkonto erstellen“
    2. Wählen Sie Ihr Projekt aus.
    3. Geben Sie im Feld Dienstkontoname einen Namen ein. Die Google Cloud Console füllt das Feld Dienstkonto-ID anhand dieses Namens aus.

      Geben Sie im Feld Dienstkontobeschreibung eine Beschreibung ein. Beispiel: Service account for quickstart.

    4. Klicken Sie auf Erstellen und fortfahren.
    5. Klicken Sie auf Fertig, um das Erstellen des Dienstkontos abzuschließen.

      Schließen Sie das Browserfenster nicht. Sie verwenden es in der nächsten Aufgabe.

  13. Erstellen Sie einen Dienstkontoschlüssel:

    1. Klicken Sie in der Google Cloud Console auf die E-Mail-Adresse des von Ihnen erstellten Dienstkontos.
    2. Klicken Sie auf Schlüssel.
    3. Klicken Sie auf Schlüssel hinzufügen und dann auf Neuen Schlüssel erstellen.
    4. Klicken Sie auf Erstellen. Daraufhin wird eine JSON-Schlüsseldatei auf Ihren Computer heruntergeladen.
    5. Klicken Sie auf Schließen.
  14. Legen Sie für die Umgebungsvariable GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS den Pfad der JSON-Datei fest, die Ihren Dienstkontoschlüssel enthält. Diese Variable gilt nur für Ihre aktuelle Shellsitzung. Wenn Sie eine neue Sitzung öffnen, müssen Sie die Variable noch einmal festlegen.

  15. Installieren und initialisieren Sie Google Cloud CLI.

Clientbibliothek installieren

Go

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

Java

Node.js

Bevor Sie die Bibliothek installieren, prüfen Sie, ob Sie Ihre Umgebung auf die Node.js-Entwicklung vorbereitet haben.

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

Python

Bevor Sie die Bibliothek installieren, prüfen Sie, ob Sie Ihre Umgebung auf die Python-Entwicklung vorbereitet haben.

pip install --upgrade google-cloud-videointelligence

Weitere Sprachen

C#: Folgen Sie der Anleitung zur Einrichtung von C# auf der Seite der Clientbibliotheken und rufen Sie dann die Video Intelligence-Referenzdokumentation für .NET auf.

PHP: Folgen Sie der Anleitung zur Einrichtung von PHP auf der Seite der Clientbibliotheken und rufen Sie dann die Video Intelligence-Referenzdokumentation für PHP auf.

Ruby: Folgen Sie der Anleitung zur Einrichtung von Ruby auf der Seite der Clientbibliotheken und rufen Sie dann die Video Intelligence-Referenzdokumentation für Ruby auf.

Labelerkennung

Sie können jetzt Video Intelligence API verwenden, um Informationen von einem Video oder Videosegment anzufordern, z. B. zur Labelerkennung. Führen Sie den folgenden Code aus, um Ihre erste Anfrage zur Videolabelerkennung durchzuführen.

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 "google.golang.org/genproto/googleapis/cloud/videointelligence/v1"
)

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

Bevor Sie das Beispiel ausführen, prüfen Sie, ob Sie Ihre Umgebung auf die Node.js-Entwicklung vorbereitet haben.

// 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

Bevor Sie das Beispiel ausführen, prüfen Sie, ob Sie Ihre Umgebung auf die Python-Entwicklung vorbereitet haben.

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")

Weitere Sprachen

C#: Folgen Sie der Anleitung zur Einrichtung von C# auf der Seite der Clientbibliotheken und rufen Sie dann die Video Intelligence-Referenzdokumentation für .NET auf.

PHP: Folgen Sie der Anleitung zur Einrichtung von PHP auf der Seite der Clientbibliotheken und rufen Sie dann die Video Intelligence-Referenzdokumentation für PHP auf.

Ruby: Folgen Sie der Anleitung zur Einrichtung von Ruby auf der Seite der Clientbibliotheken und rufen Sie dann die Video Intelligence-Referenzdokumentation für Ruby auf.

Glückwunsch! Sie haben Ihre erste Anfrage an die Video Intelligence API gesendet.

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