명령줄을 사용하여 동영상에 주석 추가

이 페이지에서는 소유한 프로젝트에서 curl을 사용해서 Video Intelligence API 요청을 수행하는 방법을 보여줍니다.

이 페이지의 단계를 따르거나 Google Cloud 교육 실습으로 빠른 시작을 사용할 수 있습니다.

실습에 사용해보기

시작하기 전에

  1. Google Cloud 계정에 로그인합니다. Google Cloud를 처음 사용하는 경우 계정을 만들고 Google 제품의 실제 성능을 평가해 보세요. 신규 고객에게는 워크로드를 실행, 테스트, 배포하는 데 사용할 수 있는 $300의 무료 크레딧이 제공됩니다.
  2. Google Cloud Console의 프로젝트 선택기 페이지에서 Google Cloud 프로젝트를 선택하거나 만듭니다.

    프로젝트 선택기로 이동

  3. Google Cloud 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인합니다.

  4. 필요한 API를 사용 설정합니다.

    API 사용 설정

  5. 서비스 계정을 만듭니다.

    1. Google Cloud Console에서 서비스 계정 만들기 페이지로 이동합니다.

      서비스 계정 만들기로 이동
    2. 프로젝트를 선택합니다.
    3. 서비스 계정 이름 필드에 이름을 입력합니다. Google Cloud 콘솔은 이 이름을 기반으로 서비스 계정 ID 필드를 채웁니다.

      서비스 계정 설명 필드에 설명을 입력합니다. 예를 들면 Service account for quickstart입니다.

    4. 만들고 계속하기를 클릭합니다.
    5. 완료를 클릭하여 서비스 계정 만들기를 마칩니다.

      브라우저 창을 닫지 마세요. 다음 단계에서 사용합니다.

  6. 서비스 계정 키 만들기

    1. Google Cloud Console에서 만든 서비스 계정의 이메일 주소를 클릭합니다.
    2. 를 클릭합니다.
    3. 키 추가를 클릭한 후 새 키 만들기를 클릭합니다.
    4. 만들기를 클릭합니다. JSON 키 파일이 컴퓨터에 다운로드됩니다.
    5. 닫기를 클릭합니다.
  7. GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 환경 변수를 사용자 인증 정보가 포함된 JSON 파일의 경로로 설정합니다. 이 변수는 현재 셸 세션에만 적용되므로 새 세션을 열면 변수를 다시 설정합니다.

  8. Google Cloud CLI를 설치합니다.
  9. gcloud CLI를 초기화하려면 다음 명령어를 실행합니다.

    gcloud init
  10. Google Cloud Console의 프로젝트 선택기 페이지에서 Google Cloud 프로젝트를 선택하거나 만듭니다.

    프로젝트 선택기로 이동

  11. Google Cloud 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인합니다.

  12. 필요한 API를 사용 설정합니다.

    API 사용 설정

  13. 서비스 계정을 만듭니다.

    1. Google Cloud Console에서 서비스 계정 만들기 페이지로 이동합니다.

      서비스 계정 만들기로 이동
    2. 프로젝트를 선택합니다.
    3. 서비스 계정 이름 필드에 이름을 입력합니다. Google Cloud 콘솔은 이 이름을 기반으로 서비스 계정 ID 필드를 채웁니다.

      서비스 계정 설명 필드에 설명을 입력합니다. 예를 들면 Service account for quickstart입니다.

    4. 만들고 계속하기를 클릭합니다.
    5. 완료를 클릭하여 서비스 계정 만들기를 마칩니다.

      브라우저 창을 닫지 마세요. 다음 단계에서 사용합니다.

  14. 서비스 계정 키 만들기

    1. Google Cloud Console에서 만든 서비스 계정의 이메일 주소를 클릭합니다.
    2. 를 클릭합니다.
    3. 키 추가를 클릭한 후 새 키 만들기를 클릭합니다.
    4. 만들기를 클릭합니다. JSON 키 파일이 컴퓨터에 다운로드됩니다.
    5. 닫기를 클릭합니다.
  15. GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 환경 변수를 사용자 인증 정보가 포함된 JSON 파일의 경로로 설정합니다. 이 변수는 현재 셸 세션에만 적용되므로 새 세션을 열면 변수를 다시 설정합니다.

  16. Google Cloud CLI를 설치합니다.
  17. gcloud CLI를 초기화하려면 다음 명령어를 실행합니다.

    gcloud init

동영상에 주석 추가 요청 만들기

gcloud

gcloud CLI를 사용하여 분석할 동영상 경로에서 detect-labels 명령어를 호출합니다.

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

명령줄

  1. curl을 사용하여 videos:annotate 메서드에 대해 POST 요청을 수행합니다. gcloud auth application-default print-access-token 명령어를 사용하여 서비스 계정에 액세스 토큰을 붙여넣습니다.

    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. Video Intelligence API가 요청을 처리하는 작업을 만듭니다. 응답에는 작업 이름이 포함됩니다.

    {
      "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID"
    }
    
  3. v1.operations 엔드포인트를 호출하고, 아래 예시의 OPERATION_NAME을 이전 단계에서 반환된 이름으로 바꿔서 작업에 대한 정보를 요청할 수 있습니다.

     curl -X GET \
       -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
       https://videointelligence.googleapis.com/v1/OPERATION_NAME
    
  4. 작업과 관련된 정보가 표시됩니다. 작업이 완료되면 done 필드가 포함되고 true로 설정됩니다.

    {
      "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,
     ...
    }
    

요청을 잠시(보통 1분 정도) 기다리면 동일한 요청이 주석 결과를 반환합니다.

{
  "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
              }
            ]
          }
        ]
      }
    ]
  }
}
   

수고하셨습니다. 첫 번째 요청을 Video Intelligence API에 보냈습니다.

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