명령줄을 사용하여 동영상에 주석 추가
이 페이지에서는 소유한 프로젝트에서 curl
을 사용해서 Video Intelligence API 요청을 수행하는 방법을 보여줍니다.
이 페이지의 단계를 따르거나 Google Cloud 교육 실습으로 빠른 시작을 사용할 수 있습니다.
시작하기 전에
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
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Enable the required API.
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Create a service account:
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In the Google Cloud console, go to the Create service account page.
Go to Create service account - Select your project.
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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
. - Click Create and continue.
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Click Done to finish creating the service account.
Do not close your browser window. You will use it in the next step.
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Create a service account key:
- In the Google Cloud console, click the email address for the service account that you created.
- Click Keys.
- Click Add key, and then click Create new key.
- Click Create. A JSON key file is downloaded to your computer.
- Click Close.
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Set the environment variable
GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS
to the path of the JSON file that contains your credentials. This variable applies only to your current shell session, so if you open a new session, set the variable again. - Install the Google Cloud CLI.
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To initialize the gcloud CLI, run the following command:
gcloud init
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
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Enable the required API.
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Create a service account:
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In the Google Cloud console, go to the Create service account page.
Go to Create service account - Select your project.
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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
. - Click Create and continue.
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Click Done to finish creating the service account.
Do not close your browser window. You will use it in the next step.
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Create a service account key:
- In the Google Cloud console, click the email address for the service account that you created.
- Click Keys.
- Click Add key, and then click Create new key.
- Click Create. A JSON key file is downloaded to your computer.
- Click Close.
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Set the environment variable
GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS
to the path of the JSON file that contains your credentials. This variable applies only to your current shell session, so if you open a new session, set the variable again. - Install the Google Cloud CLI.
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To initialize the gcloud CLI, run the following command:
gcloud init
동영상에 주석 추가 요청 만들기
gcloud
gcloud CLI를 사용하여 분석할 동영상 경로에서detect-labels
명령어를 호출합니다.
gcloud ml video detect-labels gs://YOUR_BUCKET/YOUR_OBJECT
명령줄
curl
을 사용하여videos: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 "$(gcloud auth application-default print-access-token) \ -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \ --data '{"inputUri":"gs://YOUR_BUCKET/YOUR_OBJECT","features":["LABEL_DETECTION"]}'\ "https://videointelligence.googleapis.com/v1/videos:annotate"
Video Intelligence API가 요청을 처리하는 작업을 만듭니다. 응답에는 작업 이름이 포함됩니다.
{ "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID" }
v1.operations
엔드포인트를 호출하고, 아래 예시의 OPERATION_NAME을 이전 단계에서 반환된 이름으로 바꿔서 작업에 대한 정보를 요청할 수 있습니다.curl -X GET \ -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \ https://videointelligence.googleapis.com/v1/OPERATION_NAME
작업과 관련된 정보가 표시됩니다. 작업이 완료되면
done
필드가 포함되고true
로 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.
삭제
불필요한 Google Cloud 요금이 청구되지 않게 하려면 Google Cloud Console을 사용하여 필요하지 않은 프로젝트를 삭제합니다.