Anota un video con bibliotecas cliente

En esta guía de inicio rápido, aprenderás sobre la API de Video Intelligence. En esta guía de inicio rápido, configurarás tu proyecto y autorización de Google Cloud y, luego, solicitarás que Video Intelligence agregue anotaciones en un video.

Antes de comenzar

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En la página del selector de proyectos de la consola de Google Cloud, selecciona o crea un proyecto de Google Cloud.

Ir al selector de proyectos

Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud.

Habilita la API de Cloud Video Intelligence.

Habilita la API

Crear una cuenta de servicio:

En la consola de Google Cloud, ve a la página Crear cuenta de servicio.
Ve a Crear cuenta de servicio
Elige tu proyecto.
Ingresa un nombre en el campo Nombre de cuenta de servicio. La consola de Google Cloud completa el campo ID de cuenta de servicio en función de este nombre.

Opcional: en el campo Descripción de la cuenta de servicio, ingresa una descripción. Por ejemplo, Service account for quickstart.
Haz clic en Crear y continuar.
Haz clic en Listo para terminar de crear la cuenta de servicio.

No cierres la ventana del navegador. La usarás en la próxima tarea.

Haz lo siguiente para crear una clave de cuenta de servicio:

En la consola de Google Cloud, haz clic en la dirección de correo electrónico de la cuenta de servicio que creaste.
Haga clic en Claves.
Haz clic en Agregar clave y, luego, en Crear clave nueva.
Haga clic en Crear. Se descargará un archivo de claves JSON en tu computadora.
Haga clic en Cerrar.

Configura la variable de entorno GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS en la ruta del archivo JSON que contiene tus credenciales. Esta variable solo se aplica a la sesión actual de Cloud Shell. Por lo tanto, si abres una sesión nueva, deberás volver a configurar la variable.

Ejemplo: Linux o macOS

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

Reemplaza KEY_PATH por la ruta del archivo JSON que contiene tus credenciales.

Por ejemplo:

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/home/user/Downloads/service-account-file.json"

Ejemplo: Windows

Para PowerShell:

$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

Reemplaza KEY_PATH por la ruta del archivo JSON que contiene tus credenciales.

Por ejemplo:

$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="C:\Users\username\Downloads\service-account-file.json"

Para el símbolo del sistema:

set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=KEY_PATH

Reemplaza KEY_PATH por la ruta del archivo JSON que contiene tus credenciales.

Instala Google Cloud CLI.

Para inicializar la CLI de gcloud, ejecuta el siguiente comando:

gcloud init

En la página del selector de proyectos de la consola de Google Cloud, selecciona o crea un proyecto de Google Cloud.

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Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud.

Habilita la API de Cloud Video Intelligence.

Habilita la API

Crear una cuenta de servicio:

En la consola de Google Cloud, ve a la página Crear cuenta de servicio.
Ve a Crear cuenta de servicio
Elige tu proyecto.
Ingresa un nombre en el campo Nombre de cuenta de servicio. La consola de Google Cloud completa el campo ID de cuenta de servicio en función de este nombre.

Opcional: en el campo Descripción de la cuenta de servicio, ingresa una descripción. Por ejemplo, Service account for quickstart.
Haz clic en Crear y continuar.
Haz clic en Listo para terminar de crear la cuenta de servicio.

No cierres la ventana del navegador. La usarás en la próxima tarea.

Haz lo siguiente para crear una clave de cuenta de servicio:

En la consola de Google Cloud, haz clic en la dirección de correo electrónico de la cuenta de servicio que creaste.
Haga clic en Claves.
Haz clic en Agregar clave y, luego, en Crear clave nueva.
Haga clic en Crear. Se descargará un archivo de claves JSON en tu computadora.
Haga clic en Cerrar.

Ejemplo: Linux o macOS

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

Reemplaza KEY_PATH por la ruta del archivo JSON que contiene tus credenciales.

Por ejemplo:

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/home/user/Downloads/service-account-file.json"

Ejemplo: Windows

Para PowerShell:

$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

Reemplaza KEY_PATH por la ruta del archivo JSON que contiene tus credenciales.

Por ejemplo:

$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="C:\Users\username\Downloads\service-account-file.json"

Para el símbolo del sistema:

set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=KEY_PATH

Reemplaza KEY_PATH por la ruta del archivo JSON que contiene tus credenciales.

Instala Google Cloud CLI.

Para inicializar la CLI de gcloud, ejecuta el siguiente comando:

gcloud init

Instala la biblioteca cliente

Go

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

Java

Node.js

Antes de instalar la biblioteca, asegúrate de haber preparado tu entorno para el desarrollo en Node.js.

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

Python

Antes de instalar la biblioteca, asegúrate de haber preparado tu entorno para el desarrollo en Python.

pip install --upgrade google-cloud-videointelligence

Idiomas 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 que se encuentran 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.

Detección de etiquetas

Ahora puedes usar la API de Video Intelligence para solicitar información de un segmento de video o video, como la detección de etiquetas. Ejecuta el siguiente código para realizar tu primera solicitud de detección de etiquetas de video:

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 ejecutar el ejemplo, asegúrate de haber preparado tu entorno para el desarrollo en 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 ejecutar el ejemplo, asegúrate de haber preparado tu entorno para el desarrollo en 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")

Idiomas 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 que se encuentran 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.

¡Felicitaciones! Ya enviaste tu primera solicitud a la API de Video Intelligence.

¿Cómo fue?

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