Anotar 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

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No console do Google Cloud, na página do seletor de projetos, selecione ou crie um projeto do Google Cloud.

Acessar o seletor de projetos

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

Ative a API Cloud Video Intelligence.

Ative a API

Crie uma conta de serviço:

No Console do Google Cloud, acesse a página Criar conta de serviço.
Acesse "Criar conta de serviço"
Selecione o projeto.
No campo Nome da conta de serviço, insira um nome. O Console do Google Cloud preenche o campo ID da conta de serviço com base nesse nome.

No campo Descrição da conta de serviço, insira uma descrição. Por exemplo, Service account for quickstart.
Clique em Criar e continuar.
Clique em Concluído para terminar a criação da conta de serviço.

Não feche a janela do navegador. Você vai usá-la na próxima etapa.

Crie uma chave de conta de serviço:

No console do Google Cloud, clique no endereço de e-mail da conta de serviço que você criou.
Clique em Chaves.
Clique em Adicionar chave e em Criar nova chave.
Clique em Criar. O download de um arquivo de chave JSON é feito no seu computador.
Clique em Fechar.

Defina a variável de ambiente GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS como o caminho do arquivo JSON que contém suas credenciais. Essa variável só se aplica à sessão de shell atual. Assim, se você abrir uma nova sessão, precisará definir a variável novamente.

Exemplo: Linux ou macOS

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

Substitua KEY_PATH pelo caminho do arquivo JSON que contém suas credenciais.

Exemplo:

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

Exemplo: Windows

Para PowerShell:

$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

Substitua KEY_PATH pelo caminho do arquivo JSON que contém suas credenciais.

Exemplo:

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

Para prompt de comando:

set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=KEY_PATH

Substitua KEY_PATH pelo caminho do arquivo JSON que contém suas credenciais.

Instale a CLI do Google Cloud.

Para inicializar a CLI gcloud, execute o seguinte comando:

gcloud init

No console do Google Cloud, na página do seletor de projetos, selecione ou crie um projeto do Google Cloud.

Acessar o seletor de projetos

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

Ative a API Cloud Video Intelligence.

Ative a API

Crie uma conta de serviço:

No Console do Google Cloud, acesse a página Criar conta de serviço.
Acesse "Criar conta de serviço"
Selecione o projeto.
No campo Nome da conta de serviço, insira um nome. O Console do Google Cloud preenche o campo ID da conta de serviço com base nesse nome.

No campo Descrição da conta de serviço, insira uma descrição. Por exemplo, Service account for quickstart.
Clique em Criar e continuar.
Clique em Concluído para terminar a criação da conta de serviço.

Não feche a janela do navegador. Você vai usá-la na próxima etapa.

Crie uma chave de conta de serviço:

No console do Google Cloud, clique no endereço de e-mail da conta de serviço que você criou.
Clique em Chaves.
Clique em Adicionar chave e em Criar nova chave.
Clique em Criar. O download de um arquivo de chave JSON é feito no seu computador.
Clique em Fechar.

Exemplo: Linux ou macOS

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

Substitua KEY_PATH pelo caminho do arquivo JSON que contém suas credenciais.

Exemplo:

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

Exemplo: Windows

Para PowerShell:

$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

Substitua KEY_PATH pelo caminho do arquivo JSON que contém suas credenciais.

Exemplo:

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

Para prompt de comando:

set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=KEY_PATH

Substitua KEY_PATH pelo caminho do arquivo JSON que contém suas credenciais.

Instale a CLI do Google Cloud.

Para inicializar a CLI gcloud, execute o seguinte comando:

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.

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 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.

Parabéns! Você enviou sua primeira solicitação para a API Video Intelligence.

Como foi?

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Para evitar cobranças na sua conta do Google Cloud pelos recursos usados nesta página, siga estas etapas.

Use o Console do Cloud para excluir seu projeto, caso não precise dele.

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Outras linguagens

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Node.js

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