Videos mithilfe von Clientbibliotheken mit Anmerkungen versehen

Videos mithilfe von Clientbibliotheken mit Anmerkungen versehen

In dieser Kurzanleitung wird die Video Intelligence API vorgestellt. In dieser Kurzanleitung richten Sie Ihr Google Cloud-Projekt und die Autorisierung ein. Dann senden Sie eine Anfrage an Video Intelligence, um ein Video mit Annotationen zu versehen.

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.

   Hinweis: Wenn Sie die Ressourcen, die Sie in diesem Verfahren erstellen, nicht behalten möchten, erstellen Sie ein Projekt, anstatt ein vorhandenes Projekt auszuwählen. Wenn Sie fertig sind, können Sie das Projekt löschen und dadurch alle mit dem Projekt verknüpften Ressourcen entfernen.

   Zur Projektauswahl

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

4. Cloud Video Intelligence API aktivieren.

   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.

   Beispiel: Linux oder macOS

   export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

   Geben Sie für KEY_PATH den Dateipfad der JSON-Datei an, die Ihre Anmeldedaten enthält.

   Beispiel:

   export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/home/user/Downloads/service-account-file.json"

   Beispiel: Windows

   Für PowerShell:

   $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

   Geben Sie für KEY_PATH den Dateipfad der JSON-Datei an, die Ihre Anmeldedaten enthält.

   Beispiel:

   $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="C:\Users\username\Downloads\service-account-file.json"

   Für Eingabeaufforderung:

   set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=KEY_PATH

   Geben Sie für KEY_PATH den Dateipfad der JSON-Datei an, die Ihre Anmeldedaten enthält.

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.

    Hinweis: Wenn Sie die Ressourcen, die Sie in diesem Verfahren erstellen, nicht behalten möchten, erstellen Sie ein Projekt, anstatt ein vorhandenes Projekt auszuwählen. Wenn Sie fertig sind, können Sie das Projekt löschen und dadurch alle mit dem Projekt verknüpften Ressourcen entfernen.

    Zur Projektauswahl

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

12. Cloud Video Intelligence API aktivieren.

    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.

    Beispiel: Linux oder macOS

    export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

    Geben Sie für KEY_PATH den Dateipfad der JSON-Datei an, die Ihre Anmeldedaten enthält.

    Beispiel:

    export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/home/user/Downloads/service-account-file.json"

    Beispiel: Windows

    Für PowerShell:

    $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

    Geben Sie für KEY_PATH den Dateipfad der JSON-Datei an, die Ihre Anmeldedaten enthält.

    Beispiel:

    $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="C:\Users\username\Downloads\service-account-file.json"

    Für Eingabeaufforderung:

    set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=KEY_PATH

    Geben Sie für KEY_PATH den Dateipfad der JSON-Datei an, die Ihre Anmeldedaten enthält.

16. Installieren Sie die Google Cloud CLI.

17. Führen Sie folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren:

    gcloud init

Clientbibliothek installieren

Go

go get cloud.google.com/go/videointelligence/apiv1

Java

Node.js

Bevor Sie die Bibliothek installieren, prüfen Sie, ob Sie Ihre Umgebung auf die Node.js-Entwicklung vorbereitet haben.

npm install --save @google-cloud/video-intelligence

Python

Bevor Sie die Bibliothek installieren, prüfen Sie, ob Sie Ihre Umgebung auf die Python-Entwicklung vorbereitet haben.

pip install --upgrade google-cloud-videointelligence

Weitere Sprachen

C#: Folgen Sie der Anleitung zur Einrichtung von C# auf der Seite der Clientbibliotheken und rufen Sie dann die Video Intelligence-Referenzdokumentation für .NET auf.

PHP: Folgen Sie der Anleitung zur Einrichtung von PHP auf der Seite der Clientbibliotheken und rufen Sie dann die Video Intelligence-Referenzdokumentation für PHP auf.

Ruby: Folgen Sie der Anleitung zur Einrichtung von Ruby auf der Seite der Clientbibliotheken und rufen Sie dann die Video Intelligence-Referenzdokumentation für Ruby auf.

Labelerkennung

Sie können jetzt Video Intelligence API verwenden, um Informationen von einem Video oder Videosegment anzufordern, z. B. zur Labelerkennung. Führen Sie den folgenden Code aus, um Ihre erste Anfrage zur Videolabelerkennung durchzuführen.

Go

// Sample video_quickstart uses the Google Cloud Video Intelligence API to label a video.
package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"log"

	"github.com/golang/protobuf/ptypes"

	video "cloud.google.com/go/videointelligence/apiv1"
	videopb "cloud.google.com/go/videointelligence/apiv1/videointelligencepb"
)

func main() {
	ctx := context.Background()

	// Creates a client.
	client, err := video.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to create client: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	op, err := client.AnnotateVideo(ctx, &videopb.AnnotateVideoRequest{
		InputUri: "gs://cloud-samples-data/video/cat.mp4",
		Features: []videopb.Feature{
			videopb.Feature_LABEL_DETECTION,
		},
	})
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to start annotation job: %v", err)
	}

	resp, err := op.Wait(ctx)
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to annotate: %v", err)
	}

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

	for _, annotation := range result.SegmentLabelAnnotations {
		fmt.Printf("Description: %s\n", annotation.Entity.Description)

		for _, category := range annotation.CategoryEntities {
			fmt.Printf("\tCategory: %s\n", category.Description)
		}

		for _, segment := range annotation.Segments {
			start, _ := ptypes.Duration(segment.Segment.StartTimeOffset)
			end, _ := ptypes.Duration(segment.Segment.EndTimeOffset)
			fmt.Printf("\tSegment: %s to %s\n", start, end)
			fmt.Printf("\tConfidence: %v\n", segment.Confidence)
		}
	}
}

Java

import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.AnnotateVideoProgress;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.AnnotateVideoRequest;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.AnnotateVideoResponse;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.Entity;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.Feature;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.LabelAnnotation;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.LabelSegment;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.VideoAnnotationResults;
import com.google.cloud.videointelligence.v1.VideoIntelligenceServiceClient;
import java.util.List;

public class QuickstartSample {

  /** Demonstrates using the video intelligence client to detect labels in a video file. */
  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // Instantiate a video intelligence client
    try (VideoIntelligenceServiceClient client = VideoIntelligenceServiceClient.create()) {
      // The Google Cloud Storage path to the video to annotate.
      String gcsUri = "gs://cloud-samples-data/video/cat.mp4";

      // Create an operation that will contain the response when the operation completes.
      AnnotateVideoRequest request =
          AnnotateVideoRequest.newBuilder()
              .setInputUri(gcsUri)
              .addFeatures(Feature.LABEL_DETECTION)
              .build();

      OperationFuture<AnnotateVideoResponse, AnnotateVideoProgress> response =
          client.annotateVideoAsync(request);

      System.out.println("Waiting for operation to complete...");

      List<VideoAnnotationResults> results = response.get().getAnnotationResultsList();
      if (results.isEmpty()) {
        System.out.println("No labels detected in " + gcsUri);
        return;
      }
      for (VideoAnnotationResults result : results) {
        System.out.println("Labels:");
        // get video segment label annotations
        for (LabelAnnotation annotation : result.getSegmentLabelAnnotationsList()) {
          System.out.println(
              "Video label description : " + annotation.getEntity().getDescription());
          // categories
          for (Entity categoryEntity : annotation.getCategoryEntitiesList()) {
            System.out.println("Label Category description : " + categoryEntity.getDescription());
          }
          // segments
          for (LabelSegment segment : annotation.getSegmentsList()) {
            double startTime =
                segment.getSegment().getStartTimeOffset().getSeconds()
                    + segment.getSegment().getStartTimeOffset().getNanos() / 1e9;
            double endTime =
                segment.getSegment().getEndTimeOffset().getSeconds()
                    + segment.getSegment().getEndTimeOffset().getNanos() / 1e9;
            System.out.printf("Segment location : %.3f:%.3f\n", startTime, endTime);
            System.out.println("Confidence : " + segment.getConfidence());
          }
        }
      }
    }
  }
}

Node.js

Bevor Sie das Beispiel ausführen, prüfen Sie, ob Sie Ihre Umgebung auf die Node.js-Entwicklung vorbereitet haben.

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

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

// The GCS uri of the video to analyze
const gcsUri = 'gs://cloud-samples-data/video/cat.mp4';

// Construct request
const request = {
  inputUri: gcsUri,
  features: ['LABEL_DETECTION'],
};

// Execute request
const [operation] = await client.annotateVideo(request);

console.log(
  'Waiting for operation to complete... (this may take a few minutes)'
);

const [operationResult] = await operation.promise();

// Gets annotations for video
const annotations = operationResult.annotationResults[0];

// Gets labels for video from its annotations
const labels = annotations.segmentLabelAnnotations;
labels.forEach(label => {
  console.log(`Label ${label.entity.description} occurs at:`);
  label.segments.forEach(segment => {
    segment = segment.segment;
    console.log(
      `\tStart: ${segment.startTimeOffset.seconds}` +
        `.${(segment.startTimeOffset.nanos / 1e6).toFixed(0)}s`
    );
    console.log(
      `\tEnd: ${segment.endTimeOffset.seconds}.` +
        `${(segment.endTimeOffset.nanos / 1e6).toFixed(0)}s`
    );
  });
});

Python

Bevor Sie das Beispiel ausführen, prüfen Sie, ob Sie Ihre Umgebung auf die Python-Entwicklung vorbereitet haben.

from google.cloud import videointelligence

video_client = videointelligence.VideoIntelligenceServiceClient()
features = [videointelligence.Feature.LABEL_DETECTION]
operation = video_client.annotate_video(
    request={
        "features": features,
        "input_uri": "gs://cloud-samples-data/video/cat.mp4",
    }
)
print("\nProcessing video for label annotations:")

result = operation.result(timeout=180)
print("\nFinished processing.")

# first result is retrieved because a single video was processed
segment_labels = result.annotation_results[0].segment_label_annotations
for i, segment_label in enumerate(segment_labels):
    print("Video label description: {}".format(segment_label.entity.description))
    for category_entity in segment_label.category_entities:
        print(
            "\tLabel category description: {}".format(category_entity.description)
        )

    for i, segment in enumerate(segment_label.segments):
        start_time = (
            segment.segment.start_time_offset.seconds
            + segment.segment.start_time_offset.microseconds / 1e6
        )
        end_time = (
            segment.segment.end_time_offset.seconds
            + segment.segment.end_time_offset.microseconds / 1e6
        )
        positions = "{}s to {}s".format(start_time, end_time)
        confidence = segment.confidence
        print("\tSegment {}: {}".format(i, positions))
        print("\tConfidence: {}".format(confidence))
    print("\n")

Weitere Sprachen

C#: Folgen Sie der Anleitung zur Einrichtung von C# auf der Seite der Clientbibliotheken und rufen Sie dann die Video Intelligence-Referenzdokumentation für .NET auf.

PHP: Folgen Sie der Anleitung zur Einrichtung von PHP auf der Seite der Clientbibliotheken und rufen Sie dann die Video Intelligence-Referenzdokumentation für PHP auf.

Ruby: Folgen Sie der Anleitung zur Einrichtung von Ruby auf der Seite der Clientbibliotheken und rufen Sie dann die Video Intelligence-Referenzdokumentation für Ruby auf.

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

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