Videos über die Befehlszeile mit Anmerkungen versehen

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie mit curl eine Video Intelligence API-Anfrage für Ihre Projekte stellen.

Sie können die Schritte auf dieser Seite ausführen oder diesen Schnellstart als Google Cloud Trainings-Lab verwenden.

Mit einem Lab testen

Hinweise

  1. Melden Sie sich bei Ihrem Google Cloud-Konto an. Wenn Sie mit Google Cloud noch nicht vertraut sind, erstellen Sie ein Konto, um die Leistungsfähigkeit unserer Produkte in der Praxis sehen und bewerten zu können. Neukunden erhalten außerdem ein Guthaben von 300 $, um Arbeitslasten auszuführen, zu testen und bereitzustellen.
  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 Google Cloud-Projekt muss aktiviert sein.

  4. Aktivieren Sie die erforderliche API.

    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 die Umgebungsvariable GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS auf den Pfad der JSON-Datei fest, die Ihre Anmeldedaten enthält. Diese Variable gilt nur für Ihre aktuelle Shell-Sitzung. Wenn Sie eine neue Sitzung öffnen, müssen Sie die Variable neu festlegen.

  8. Installieren Sie die Google Cloud CLI.
  9. Führen Sie folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren:

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

    Zur Projektauswahl

  11. Die Abrechnung für das Google Cloud-Projekt muss aktiviert sein.

  12. Aktivieren Sie die erforderliche API.

    Aktivieren Sie die API

  13. 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.

  14. 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.
  15. Legen Sie die Umgebungsvariable GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS auf den Pfad der JSON-Datei fest, die Ihre Anmeldedaten enthält. Diese Variable gilt nur für Ihre aktuelle Shell-Sitzung. Wenn Sie eine neue Sitzung öffnen, müssen Sie die Variable neu festlegen.

  16. Installieren Sie die Google Cloud CLI.
  17. Führen Sie folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren:

    gcloud init

Videoanmerkungsanfrage senden

gcloud

Verwenden Sie die gcloud CLI, um den Befehl detect-labels im Pfad des zu analysierenden Videos aufzurufen.

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

Befehlszeile

  1. Senden Sie mit curl eine POST-Anfrage an die Methode videos:annotate, um mit dem Dienstkonto gcloud auth application-default print-access-token ein Zugriffstoken in das Dienstkonto einzufügen:

    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. Die Video Intelligence API erstellt einen Vorgang, um Ihre Anfrage zu verarbeiten. Die Antwort enthält den Vorgangsnamen:

    {
      "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID"
    }
    
  3. Sie können Informationen zum Vorgang anfordern, indem Sie den Endpunkt v1.operations aufrufen und dabei OPERATION_NAME im folgenden Beispiel durch den im vorherigen Schritt zurückgegebenen Namen ersetzen:

     curl -X GET \
       -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
       https://videointelligence.googleapis.com/v1/OPERATION_NAME
    
  4. Es werden Informationen zu Ihrem Vorgang angezeigt. Wenn der Vorgang abgeschlossen ist, wird das Feld done eingefügt und auf true gesetzt:

    {
      "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,
     ...
    }
    

Nachdem einige Zeit (etwa eine Minute) für die Anfrage verstrichen ist, gibt dieselbe Anfrage die Anmerkungsergebnisse zurück:

{
  "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
              }
            ]
          }
        ]
      }
    ]
  }
}
   

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

Bereinigen

Löschen Sie das Projekt mit der Google Cloud Console, wenn Sie es nicht benötigen. Damit vermeiden Sie unnötige Kosten für Google Cloud.

Nächste Schritte