Anotar um vídeo usando a linha de comando

Nesta página, mostramos como fazer uma solicitação da API Video Intelligence com curl para seus projetos.

Você pode seguir as etapas nesta página ou usar este início rápido como um laboratório do Google Cloud Training.

Testar com um laboratório

Antes de começar

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

    Acessar o seletor de projetos

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

  4. Ative a API necessária.

    Ative a API

  5. Create a service account:

    1. In the Google Cloud console, go to the Create service account page.

      Go to Create service account
    2. Select your project.

    3. In the Service account name field, enter a name. The Google Cloud console fills in the Service account ID field based on this name.

      In the Service account description field, enter a description. For example, Service account for quickstart.

    4. Click Create and continue.

    5. Click Done to finish creating the service account.

      Do not close your browser window. You will use it in the next step.

  6. Create a service account key:

    1. In the Google Cloud console, click the email address for the service account that you created.
    2. Click Keys.
    3. Click Add key, and then click Create new key.
    4. Click Create. A JSON key file is downloaded to your computer.
    5. Click Close.

  7. 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.

  8. Instale a CLI do Google Cloud.

  9. Para inicializar a CLI gcloud, execute o seguinte comando: 

    gcloud init
    10.

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

    Acessar o seletor de projetos

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

  12. Ative a API necessária.

    Ative a API

  13. Create a service account:

    1. In the Google Cloud console, go to the Create service account page.

      Go to Create service account
    2. Select your project.

    3. In the Service account name field, enter a name. The Google Cloud console fills in the Service account ID field based on this name.

      In the Service account description field, enter a description. For example, Service account for quickstart.

    4. Click Create and continue.

    5. Click Done to finish creating the service account.

      Do not close your browser window. You will use it in the next step.

  14. Create a service account key:

    1. In the Google Cloud console, click the email address for the service account that you created.
    2. Click Keys.
    3. Click Add key, and then click Create new key.
    4. Click Create. A JSON key file is downloaded to your computer.
    5. Click Close.

  15. 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.

  16. Instale a CLI do Google Cloud.

  17. Para inicializar a CLI gcloud, execute o seguinte comando: 

    gcloud init
    18.

Criar uma solicitação de anotação de vídeo

gcloud

Use a CLI gcloud para chamar o comando detect-labels no caminho do vídeo a ser analisado.

gcloud ml video detect-labels gs://YOUR_BUCKET/YOUR_OBJECT

Linha de comando

  1. Use curl para fazer uma solicitação POST para o método videos:annotate, usando o comando gcloud auth application-default print-access-token para colar um token de acesso à conta de serviço:

    curl -X POST \
  -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
  -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
  --data '{"inputUri":"gs://YOUR_BUCKET/YOUR_OBJECT","features":["LABEL_DETECTION"]}'\
  "https://videointelligence.googleapis.com/v1/videos:annotate"

  2. A API Video Intelligence cria uma operação para processar a solicitação. A resposta inclui o nome da operação:

    {
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID"
}

  3. É possível solicitar informações sobre a operação chamando o endpoint v1.operations e substituindo OPERATION_NAME no exemplo abaixo pelo nome retornado na etapa anterior:

     curl -X GET \
   -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
   https://videointelligence.googleapis.com/v1/OPERATION_NAME

  4. Você verá as informações relativas à operação. Se a operação tiver sido concluída, um campo done será incluído e definido como true:

    {
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
  "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.videointelligence.v1.AnnotateVideoProgress",
    "annotationProgress": [
      {
        "inputUri": "/YOUR_BUCKET/YOUR_OBJECT",
        "progressPercent": 100,
        "startTime": "2020-04-01T22:13:17.978847Z",
        "updateTime": "2020-04-01T22:13:29.576004Z"
      }
    ]
  },
  "done": true,
 ...
}

Em geral, depois de aproximadamente um minuto, a mesma solicitação retorna resultados da anotação:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.videointelligence.v1.AnnotateVideoProgress",
    "annotationProgress": [
      {
        "inputUri": "YOUR_BUCKET/YOUR_OBJECT",
        "progressPercent": 100,
        "startTime": "2020-04-01T22:13:17.978847Z",
        "updateTime": "2020-04-01T22:13:29.576004Z"
      }
    ]
  },
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.videointelligence.v1.AnnotateVideoResponse",
    "annotationResults": [
      {
        "inputUri": "/YOUR_BUCKET/YOUR_OBJECT",
        "segmentLabelAnnotations": [
          {
            "entity": {
              "entityId": "/m/07bsy",
              "description": "transport",
              "languageCode": "en-US"
            },
            "segments": [
              {
                "segment": {
                  "startTimeOffset": "0s",
                  "endTimeOffset": "38.757872s"
                },
                "confidence": 0.81231534
              }
            ]
          },
         {
          "entity": {
              "entityId": "/m/01n32",
              "description": "city",
              "languageCode": "en-US"
            },
            "categoryEntities": [
              {
                "entityId": "/m/043rvww",
                "description": "geographical feature",
                "languageCode": "en-US"
              }
            ],
            "segments": [
              {
                "segment": {
                  "startTimeOffset": "0s",
                  "endTimeOffset": "38.757872s"
                },
                "confidence": 0.3942462
              }
            ]
          },
          ...
          {
            "entity": {
              "entityId": "/m/06gfj",
              "description": "road",
              "languageCode": "en-US"
            },
            "segments": [
              {
                "segment": {
                  "startTimeOffset": "0s",
                  "endTimeOffset": "38.757872s"
                },
                "confidence": 0.86698604
              }
            ]
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

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

Limpar

Para evitar cobranças desnecessárias do Google Cloud, use o console do Google Cloud para excluir o projeto se ele não for mais necessário.

A seguir