Monitoraggio degli oggetti

Il monitoraggio degli oggetti tiene traccia degli oggetti rilevati in un video di input. Per effettuare una richiesta di monitoraggio degli oggetti, chiama il metodo annotate e specifica OBJECT_TRACKING nel campo features.

Per le entità e le posizioni spaziali rilevate in un video o segmenti video, una richiesta di monitoraggio di oggetti annota il video con le etichette appropriate per queste entità e posizioni spaziali. Ad esempio, un video di veicoli che attraversano un segnale del traffico potrebbe produrre etichette come "auto", "camion", "bici", "pneumatici", "luci", "finestra" e così via. Ogni etichetta può includere una serie di riquadri di delimitazione, ciascuno con un segmento di tempo associato contenente un offset temporale che indica l'offset della durata dall'inizio del video. L'annotazione contiene anche ulteriori informazioni sull'entità, incluso un ID entità, che puoi utilizzare per trovare ulteriori informazioni sull'entità nell'API Google Knowledge Graph Search.

Confronto tra monitoraggio di oggetti e rilevamento di etichette

Il monitoraggio degli oggetti è diverso dal rilevamento delle etichette. Il rilevamento etichette fornisce etichette senza riquadri di delimitazione, mentre il tracciamento degli oggetti fornisce le etichette dei singoli oggetti presenti in un determinato video insieme al riquadro di delimitazione di ciascuna istanza di oggetto in ogni passo temporale.

Più istanze dello stesso tipo di oggetto vengono assegnate a diverse istanze del messaggio ObjectTrackingAnnotation in cui tutte le occorrenze di una determinata traccia di oggetti vengono conservate nella propria istanza di ObjectTrackingAnnotation. Ad esempio, se in un video appaiono un'auto rossa e un'auto blu per 5 secondi, la richiesta di monitoraggio dovrebbe restituire due occorrenze di ObjectTrackingAnnotation. La prima istanza conterrà le posizioni di una delle due auto, ad esempio l'auto rossa, mentre la seconda conterrà le posizioni dell'altra auto.

Richiedi il monitoraggio degli oggetti per un video su Cloud Storage

Gli esempi riportati di seguito mostrano il monitoraggio degli oggetti in un file che si trova in Cloud Storage.

REST

Invia la richiesta di processo

Di seguito viene illustrato come inviare una richiesta POST al metodo annotate. L'esempio utilizza il token di accesso per un account di servizio configurato per il progetto utilizzando Google Cloud CLI. Per istruzioni sull'installazione di Google Cloud CLI, sulla configurazione di un progetto con un account di servizio e sull'ottenimento di un token di accesso, consulta la guida rapida di Video Intelligence.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

  • INPUT_URI: STORAGE_URI
    Ad esempio:
    "inputUri": "gs://cloud-videointelligence-demo/assistant.mp4",
  • PROJECT_NUMBER: l'identificatore numerico del tuo progetto Google Cloud

Metodo HTTP e URL: 

POST https://videointelligence.googleapis.com/v1/videos:annotate

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "inputUri": "STORAGE_URI",
  "features": ["OBJECT_TRACKING"]
}

Per inviare la richiesta, espandi una delle seguenti opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

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

Se la richiesta ha esito positivo, l'API Video Intelligence restituisce il valore name dell'operazione. Quanto sopra mostra un esempio di risposta di questo tipo, dove PROJECT_NUMBER è il numero del tuo progetto e OPERATION_ID è l'ID dell'operazione a lunga esecuzione creata per la richiesta.

Ottieni i risultati

Per ottenere i risultati della richiesta, invia un GET utilizzando il nome dell'operazione restituito dalla chiamata a videos:annotate, come mostrato nell'esempio seguente.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

  • OPERATION_NAME: il nome dell'operazione restituita dall'API Video Intelligence. Il nome dell'operazione ha il formato projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID
  • PROJECT_NUMBER: l'identificatore numerico del tuo progetto Google Cloud

Metodo HTTP e URL: 

GET https://videointelligence.googleapis.com/v1/OPERATION_NAME

Per inviare la richiesta, espandi una delle seguenti opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

Scarica i risultati delle annotazioni

Copia l'annotazione dall'origine al bucket di destinazione: (vedi Copiare file e oggetti)

gsutil cp gcs_uri gs://my-bucket

Nota: se l'URI GCS di output è fornito dall'utente, l'annotazione viene archiviata nell'URI GCS.

Go


import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	video "cloud.google.com/go/videointelligence/apiv1"
	videopb "cloud.google.com/go/videointelligence/apiv1/videointelligencepb"
	"github.com/golang/protobuf/ptypes"
)

// objectTrackingGCS analyzes a video and extracts entities with their bounding boxes.
func objectTrackingGCS(w io.Writer, gcsURI string) error {
	// gcsURI := "gs://cloud-samples-data/video/cat.mp4"

	ctx := context.Background()

	// Creates a client.
	client, err := video.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("video.NewClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	op, err := client.AnnotateVideo(ctx, &videopb.AnnotateVideoRequest{
		InputUri: gcsURI,
		Features: []videopb.Feature{
			videopb.Feature_OBJECT_TRACKING,
		},
	})
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("AnnotateVideo: %w", err)
	}

	resp, err := op.Wait(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("Wait: %w", err)
	}

	// Only one video was processed, so get the first result.
	result := resp.GetAnnotationResults()[0]

	for _, annotation := range result.ObjectAnnotations {
		fmt.Fprintf(w, "Description: %q\n", annotation.Entity.GetDescription())
		if len(annotation.Entity.EntityId) > 0 {
			fmt.Fprintf(w, "\tEntity ID: %q\n", annotation.Entity.GetEntityId())
		}

		segment := annotation.GetSegment()
		start, _ := ptypes.Duration(segment.GetStartTimeOffset())
		end, _ := ptypes.Duration(segment.GetEndTimeOffset())
		fmt.Fprintf(w, "\tSegment: %v to %v\n", start, end)

		fmt.Fprintf(w, "\tConfidence: %f\n", annotation.GetConfidence())

		// Here we print only the bounding box of the first frame in this segment.
		frame := annotation.GetFrames()[0]
		seconds := float32(frame.GetTimeOffset().GetSeconds())
		nanos := float32(frame.GetTimeOffset().GetNanos())
		fmt.Fprintf(w, "\tTime offset of the first frame: %fs\n", seconds+nanos/1e9)

		box := frame.GetNormalizedBoundingBox()
		fmt.Fprintf(w, "\tBounding box position:\n")
		fmt.Fprintf(w, "\t\tleft  : %f\n", box.GetLeft())
		fmt.Fprintf(w, "\t\ttop   : %f\n", box.GetTop())
		fmt.Fprintf(w, "\t\tright : %f\n", box.GetRight())
		fmt.Fprintf(w, "\t\tbottom: %f\n", box.GetBottom())
	}

	return nil
}

Java

/**
 * Track objects in a video.
 *
 * @param gcsUri the path to the video file to analyze.
 */
public static VideoAnnotationResults trackObjectsGcs(String gcsUri) throws Exception {
  try (VideoIntelligenceServiceClient client = VideoIntelligenceServiceClient.create()) {
    // Create the request
    AnnotateVideoRequest request =
        AnnotateVideoRequest.newBuilder()
            .setInputUri(gcsUri)
            .addFeatures(Feature.OBJECT_TRACKING)
            .setLocationId("us-east1")
            .build();

    // asynchronously perform object tracking on videos
    OperationFuture<AnnotateVideoResponse, AnnotateVideoProgress> future =
        client.annotateVideoAsync(request);

    System.out.println("Waiting for operation to complete...");
    // The first result is retrieved because a single video was processed.
    AnnotateVideoResponse response = future.get(450, TimeUnit.SECONDS);
    VideoAnnotationResults results = response.getAnnotationResults(0);

    // Get only the first annotation for demo purposes.
    ObjectTrackingAnnotation annotation = results.getObjectAnnotations(0);
    System.out.println("Confidence: " + annotation.getConfidence());

    if (annotation.hasEntity()) {
      Entity entity = annotation.getEntity();
      System.out.println("Entity description: " + entity.getDescription());
      System.out.println("Entity id:: " + entity.getEntityId());
    }

    if (annotation.hasSegment()) {
      VideoSegment videoSegment = annotation.getSegment();
      Duration startTimeOffset = videoSegment.getStartTimeOffset();
      Duration endTimeOffset = videoSegment.getEndTimeOffset();
      // Display the segment time in seconds, 1e9 converts nanos to seconds
      System.out.println(
          String.format(
              "Segment: %.2fs to %.2fs",
              startTimeOffset.getSeconds() + startTimeOffset.getNanos() / 1e9,
              endTimeOffset.getSeconds() + endTimeOffset.getNanos() / 1e9));
    }

    // Here we print only the bounding box of the first frame in this segment.
    ObjectTrackingFrame frame = annotation.getFrames(0);
    // Display the offset time in seconds, 1e9 converts nanos to seconds
    Duration timeOffset = frame.getTimeOffset();
    System.out.println(
        String.format(
            "Time offset of the first frame: %.2fs",
            timeOffset.getSeconds() + timeOffset.getNanos() / 1e9));

    // Display the bounding box of the detected object
    NormalizedBoundingBox normalizedBoundingBox = frame.getNormalizedBoundingBox();
    System.out.println("Bounding box position:");
    System.out.println("\tleft: " + normalizedBoundingBox.getLeft());
    System.out.println("\ttop: " + normalizedBoundingBox.getTop());
    System.out.println("\tright: " + normalizedBoundingBox.getRight());
    System.out.println("\tbottom: " + normalizedBoundingBox.getBottom());
    return results;
  }
}

Node.js

Per autenticarti a Video Intelligence, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

// Imports the Google Cloud Video Intelligence library
const Video = require('@google-cloud/video-intelligence');

// Creates a client
const video = new Video.VideoIntelligenceServiceClient();

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following line before running the sample.
 */
// const gcsUri = 'GCS URI of the video to analyze, e.g. gs://my-bucket/my-video.mp4';

const request = {
  inputUri: gcsUri,
  features: ['OBJECT_TRACKING'],
  //recommended to use us-east1 for the best latency due to different types of processors used in this region and others
  locationId: 'us-east1',
};
// Detects objects in a video
const [operation] = await video.annotateVideo(request);
const results = await operation.promise();
console.log('Waiting for operation to complete...');
//Gets annotations for video
const annotations = results[0].annotationResults[0];
const objects = annotations.objectAnnotations;
objects.forEach(object => {
  console.log(`Entity description:  ${object.entity.description}`);
  console.log(`Entity id: ${object.entity.entityId}`);
  const time = object.segment;
  console.log(
    `Segment: ${time.startTimeOffset.seconds || 0}` +
      `.${(time.startTimeOffset.nanos / 1e6).toFixed(0)}s to ${
        time.endTimeOffset.seconds || 0
      }.` +
      `${(time.endTimeOffset.nanos / 1e6).toFixed(0)}s`
  );
  console.log(`Confidence: ${object.confidence}`);
  const frame = object.frames[0];
  const box = frame.normalizedBoundingBox;
  const timeOffset = frame.timeOffset;
  console.log(
    `Time offset for the first frame: ${timeOffset.seconds || 0}` +
      `.${(timeOffset.nanos / 1e6).toFixed(0)}s`
  );
  console.log('Bounding box position:');
  console.log(` left   :${box.left}`);
  console.log(` top    :${box.top}`);
  console.log(` right  :${box.right}`);
  console.log(` bottom :${box.bottom}`);
});

Python

"""Object tracking in a video stored on GCS."""
from google.cloud import videointelligence

video_client = videointelligence.VideoIntelligenceServiceClient()
features = [videointelligence.Feature.OBJECT_TRACKING]
operation = video_client.annotate_video(
    request={"features": features, "input_uri": gcs_uri}
)
print("\nProcessing video for object annotations.")

result = operation.result(timeout=500)
print("\nFinished processing.\n")

# The first result is retrieved because a single video was processed.
object_annotations = result.annotation_results[0].object_annotations

for object_annotation in object_annotations:
    print("Entity description: {}".format(object_annotation.entity.description))
    if object_annotation.entity.entity_id:
        print("Entity id: {}".format(object_annotation.entity.entity_id))

    print(
        "Segment: {}s to {}s".format(
            object_annotation.segment.start_time_offset.seconds
            + object_annotation.segment.start_time_offset.microseconds / 1e6,
            object_annotation.segment.end_time_offset.seconds
            + object_annotation.segment.end_time_offset.microseconds / 1e6,
        )
    )

    print("Confidence: {}".format(object_annotation.confidence))

    # Here we print only the bounding box of the first frame in the segment
    frame = object_annotation.frames[0]
    box = frame.normalized_bounding_box
    print(
        "Time offset of the first frame: {}s".format(
            frame.time_offset.seconds + frame.time_offset.microseconds / 1e6
        )
    )
    print("Bounding box position:")
    print("\tleft  : {}".format(box.left))
    print("\ttop   : {}".format(box.top))
    print("\tright : {}".format(box.right))
    print("\tbottom: {}".format(box.bottom))
    print("\n")

Linguaggi aggiuntivi

C#: segui le istruzioni per la configurazione di C# nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di Video Intelligence per .NET.

PHP: segui le istruzioni per la configurazione di PHP nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di Video Intelligence per PHP.

Ruby: segui le istruzioni per la configurazione di Ruby nella pagina delle librerie client e poi visita la documentazione di riferimento di Video Intelligence per Ruby.

Richiedi il monitoraggio degli oggetti per il video da un file locale

I seguenti esempi dimostrano il monitoraggio degli oggetti in un file archiviato localmente.

REST

Invia la richiesta di processo

Per eseguire l'annotazione su un file video locale, esegui la codifica in base64 dei contenuti del file video. Includi i contenuti con codifica Base64 nel campo inputContent della richiesta. Per informazioni su come codificare i contenuti di un file video in base64, consulta Codifica Base64.

Di seguito viene mostrato come inviare una richiesta POST al metodo videos:annotate. L'esempio utilizza il token di accesso per un account di servizio configurato per il progetto utilizzando Google Cloud CLI. Per istruzioni sull'installazione di Google Cloud CLI, sull'impostazione di un progetto con un account di servizio e sull'ottenimento di un token di accesso, consulta la guida rapida di Video Intelligence.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

  • inputContent: BASE64_ENCODED_CONTENT
    Ad esempio: "UklGRg41AwBBVkkgTElTVAwBAABoZHJsYXZpaDgAAAA1ggAAxPMBAAAAAAAQCAA..."
  • PROJECT_NUMBER: l'identificatore numerico del tuo progetto Google Cloud

Metodo HTTP e URL: 

POST https://videointelligence.googleapis.com/v1/videos:annotate

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "inputContent": "BASE64_ENCODED_CONTENT",
  "features": ["OBJECT_TRACKING"]
}

Per inviare la richiesta, espandi una delle seguenti opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

Se la richiesta ha esito positivo, Video Intelligence utilizzerà name per la tua operazione. Di seguito è riportato un esempio di risposta di questo tipo, dove PROJECT_NUMBER è il numero del tuo progetto e OPERATION_ID è l'ID dell'operazione a lunga esecuzione creata per la richiesta.

Ottieni i risultati

Per ottenere i risultati della richiesta, devi inviare un GET utilizzando il nome dell'operazione restituito dalla chiamata a videos:annotate, come mostrato nell'esempio seguente.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

  • OPERATION_NAME: il nome dell'operazione restituita dall'API Video Intelligence. Il nome dell'operazione ha il formato projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID
  • PROJECT_NUMBER: l'identificatore numerico del tuo progetto Google Cloud

Metodo HTTP e URL: 

GET https://videointelligence.googleapis.com/v1/OPERATION_NAME

Per inviare la richiesta, espandi una delle seguenti opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

Go


import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"io/ioutil"

	video "cloud.google.com/go/videointelligence/apiv1"
	videopb "cloud.google.com/go/videointelligence/apiv1/videointelligencepb"
	"github.com/golang/protobuf/ptypes"
)

// objectTracking analyzes a video and extracts entities with their bounding boxes.
func objectTracking(w io.Writer, filename string) error {
	// filename := "../testdata/cat.mp4"

	ctx := context.Background()

	// Creates a client.
	client, err := video.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("video.NewClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	fileBytes, err := ioutil.ReadFile(filename)
	if err != nil {
		return err
	}

	op, err := client.AnnotateVideo(ctx, &videopb.AnnotateVideoRequest{
		InputContent: fileBytes,
		Features: []videopb.Feature{
			videopb.Feature_OBJECT_TRACKING,
		},
	})
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("AnnotateVideo: %w", err)
	}

	resp, err := op.Wait(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("Wait: %w", err)
	}

	// Only one video was processed, so get the first result.
	result := resp.GetAnnotationResults()[0]

	for _, annotation := range result.ObjectAnnotations {
		fmt.Fprintf(w, "Description: %q\n", annotation.Entity.GetDescription())
		if len(annotation.Entity.EntityId) > 0 {
			fmt.Fprintf(w, "\tEntity ID: %q\n", annotation.Entity.GetEntityId())
		}

		segment := annotation.GetSegment()
		start, _ := ptypes.Duration(segment.GetStartTimeOffset())
		end, _ := ptypes.Duration(segment.GetEndTimeOffset())
		fmt.Fprintf(w, "\tSegment: %v to %v\n", start, end)

		fmt.Fprintf(w, "\tConfidence: %f\n", annotation.GetConfidence())

		// Here we print only the bounding box of the first frame in this segment.
		frame := annotation.GetFrames()[0]
		seconds := float32(frame.GetTimeOffset().GetSeconds())
		nanos := float32(frame.GetTimeOffset().GetNanos())
		fmt.Fprintf(w, "\tTime offset of the first frame: %fs\n", seconds+nanos/1e9)

		box := frame.GetNormalizedBoundingBox()
		fmt.Fprintf(w, "\tBounding box position:\n")
		fmt.Fprintf(w, "\t\tleft  : %f\n", box.GetLeft())
		fmt.Fprintf(w, "\t\ttop   : %f\n", box.GetTop())
		fmt.Fprintf(w, "\t\tright : %f\n", box.GetRight())
		fmt.Fprintf(w, "\t\tbottom: %f\n", box.GetBottom())
	}

	return nil
}

Java

/**
 * Track objects in a video.
 *
 * @param filePath the path to the video file to analyze.
 */
public static VideoAnnotationResults trackObjects(String filePath) throws Exception {
  try (VideoIntelligenceServiceClient client = VideoIntelligenceServiceClient.create()) {
    // Read file
    Path path = Paths.get(filePath);
    byte[] data = Files.readAllBytes(path);

    // Create the request
    AnnotateVideoRequest request =
        AnnotateVideoRequest.newBuilder()
            .setInputContent(ByteString.copyFrom(data))
            .addFeatures(Feature.OBJECT_TRACKING)
            .setLocationId("us-east1")
            .build();

    // asynchronously perform object tracking on videos
    OperationFuture<AnnotateVideoResponse, AnnotateVideoProgress> future =
        client.annotateVideoAsync(request);

    System.out.println("Waiting for operation to complete...");
    // The first result is retrieved because a single video was processed.
    AnnotateVideoResponse response = future.get(450, TimeUnit.SECONDS);
    VideoAnnotationResults results = response.getAnnotationResults(0);

    // Get only the first annotation for demo purposes.
    ObjectTrackingAnnotation annotation = results.getObjectAnnotations(0);
    System.out.println("Confidence: " + annotation.getConfidence());

    if (annotation.hasEntity()) {
      Entity entity = annotation.getEntity();
      System.out.println("Entity description: " + entity.getDescription());
      System.out.println("Entity id:: " + entity.getEntityId());
    }

    if (annotation.hasSegment()) {
      VideoSegment videoSegment = annotation.getSegment();
      Duration startTimeOffset = videoSegment.getStartTimeOffset();
      Duration endTimeOffset = videoSegment.getEndTimeOffset();
      // Display the segment time in seconds, 1e9 converts nanos to seconds
      System.out.println(
          String.format(
              "Segment: %.2fs to %.2fs",
              startTimeOffset.getSeconds() + startTimeOffset.getNanos() / 1e9,
              endTimeOffset.getSeconds() + endTimeOffset.getNanos() / 1e9));
    }

    // Here we print only the bounding box of the first frame in this segment.
    ObjectTrackingFrame frame = annotation.getFrames(0);
    // Display the offset time in seconds, 1e9 converts nanos to seconds
    Duration timeOffset = frame.getTimeOffset();
    System.out.println(
        String.format(
            "Time offset of the first frame: %.2fs",
            timeOffset.getSeconds() + timeOffset.getNanos() / 1e9));

    // Display the bounding box of the detected object
    NormalizedBoundingBox normalizedBoundingBox = frame.getNormalizedBoundingBox();
    System.out.println("Bounding box position:");
    System.out.println("\tleft: " + normalizedBoundingBox.getLeft());
    System.out.println("\ttop: " + normalizedBoundingBox.getTop());
    System.out.println("\tright: " + normalizedBoundingBox.getRight());
    System.out.println("\tbottom: " + normalizedBoundingBox.getBottom());
    return results;
  }
}

Node.js

Per autenticarti a Video Intelligence, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

// Imports the Google Cloud Video Intelligence library
const Video = require('@google-cloud/video-intelligence');
const fs = require('fs');
const util = require('util');
// Creates a client
const video = new Video.VideoIntelligenceServiceClient();
/**
 * TODO(developer): Uncomment the following line before running the sample.
 */
// const path = 'Local file to analyze, e.g. ./my-file.mp4';

// Reads a local video file and converts it to base64
const file = await util.promisify(fs.readFile)(path);
const inputContent = file.toString('base64');

const request = {
  inputContent: inputContent,
  features: ['OBJECT_TRACKING'],
  //recommended to use us-east1 for the best latency due to different types of processors used in this region and others
  locationId: 'us-east1',
};
// Detects objects in a video
const [operation] = await video.annotateVideo(request);
const results = await operation.promise();
console.log('Waiting for operation to complete...');
//Gets annotations for video
const annotations = results[0].annotationResults[0];
const objects = annotations.objectAnnotations;
objects.forEach(object => {
  console.log(`Entity description:  ${object.entity.description}`);
  console.log(`Entity id: ${object.entity.entityId}`);
  const time = object.segment;
  console.log(
    `Segment: ${time.startTimeOffset.seconds || 0}` +
      `.${(time.startTimeOffset.nanos / 1e6).toFixed(0)}s to ${
        time.endTimeOffset.seconds || 0
      }.` +
      `${(time.endTimeOffset.nanos / 1e6).toFixed(0)}s`
  );
  console.log(`Confidence: ${object.confidence}`);
  const frame = object.frames[0];
  const box = frame.normalizedBoundingBox;
  const timeOffset = frame.timeOffset;
  console.log(
    `Time offset for the first frame: ${timeOffset.seconds || 0}` +
      `.${(timeOffset.nanos / 1e6).toFixed(0)}s`
  );
  console.log('Bounding box position:');
  console.log(` left   :${box.left}`);
  console.log(` top    :${box.top}`);
  console.log(` right  :${box.right}`);
  console.log(` bottom :${box.bottom}`);
});

Python

"""Object tracking in a local video."""
from google.cloud import videointelligence

video_client = videointelligence.VideoIntelligenceServiceClient()
features = [videointelligence.Feature.OBJECT_TRACKING]

with io.open(path, "rb") as file:
    input_content = file.read()

operation = video_client.annotate_video(
    request={"features": features, "input_content": input_content}
)
print("\nProcessing video for object annotations.")

result = operation.result(timeout=500)
print("\nFinished processing.\n")

# The first result is retrieved because a single video was processed.
object_annotations = result.annotation_results[0].object_annotations

# Get only the first annotation for demo purposes.
object_annotation = object_annotations[0]
print("Entity description: {}".format(object_annotation.entity.description))
if object_annotation.entity.entity_id:
    print("Entity id: {}".format(object_annotation.entity.entity_id))

print(
    "Segment: {}s to {}s".format(
        object_annotation.segment.start_time_offset.seconds
        + object_annotation.segment.start_time_offset.microseconds / 1e6,
        object_annotation.segment.end_time_offset.seconds
        + object_annotation.segment.end_time_offset.microseconds / 1e6,
    )
)

print("Confidence: {}".format(object_annotation.confidence))

# Here we print only the bounding box of the first frame in this segment
frame = object_annotation.frames[0]
box = frame.normalized_bounding_box
print(
    "Time offset of the first frame: {}s".format(
        frame.time_offset.seconds + frame.time_offset.microseconds / 1e6
    )
)
print("Bounding box position:")
print("\tleft  : {}".format(box.left))
print("\ttop   : {}".format(box.top))
print("\tright : {}".format(box.right))
print("\tbottom: {}".format(box.bottom))
print("\n")

Linguaggi aggiuntivi

C#: segui le istruzioni per la configurazione di C# nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di Video Intelligence per .NET.

PHP: segui le istruzioni per la configurazione di PHP nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di Video Intelligence per PHP.

Ruby: segui le istruzioni per la configurazione di Ruby nella pagina delle librerie client e poi visita la documentazione di riferimento di Video Intelligence per Ruby.