クライアントライブラリを使用して動画にアノテーションを付ける

このクイックスタートでは、Video Intelligence API について説明します。このクイックスタートでは、Google Cloud プロジェクトと承認を設定してから、Video Intelligence に動画のアノテーションをリクエストします。

始める前に

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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Go to project selector

Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Cloud Video Intelligence API.

Enable the API

Install the Google Cloud CLI.

To initialize the gcloud CLI, run the following command:

gcloud init

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Enable the API

Install the Google Cloud CLI.

To initialize the gcloud CLI, run the following command:

gcloud init

クライアントライブラリをインストールする

Go

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

Java

Node.js

ライブラリをインストールする前に、Node.js 開発のための環境を用意しておいてください。

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

Python

ライブラリをインストールする前に、Python 開発用の環境を用意しておいてください。

pip install --upgrade google-cloud-videointelligence

その他の言語

C#: クライアントライブラリページの C# の設定手順を実行してから、.NET の Video Intelligence のリファレンスドキュメントをご覧ください。

PHP: クライアントライブラリページの PHP の設定手順を実行してから、PHP の Video Intelligence のリファレンスドキュメントをご覧ください。

Ruby: クライアントライブラリページの Ruby の設定手順を実行してから、Ruby の Video Intelligence のリファレンスドキュメントをご覧ください。

認証の設定

Install the Google Cloud CLI, then initialize it by running the following command:
```
gcloud init
```
If you're using a local shell, then create local authentication credentials for your user account:
```
gcloud auth application-default login
```
You don't need to do this if you're using Cloud Shell.

ログイン画面が表示されます。ログインすると、ADC で使用されるローカル認証情報ファイルに認証情報が保存されます。

ラベル検出

Video Intelligence API を使用して、動画または動画セグメントの情報（ラベル検出など）をリクエストできるようになりました。次のコードを実行して、動画ラベル検出リクエストを実行してみてください。

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

サンプルを実行する前に、Node.js の開発環境を用意しておいてください。

// 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

サンプルを実行する前に、Python の開発環境を用意しておいてください。

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")

その他の言語

C#: クライアントライブラリページの C# の設定手順を実行してから、.NET の Video Intelligence のリファレンスドキュメントをご覧ください。

PHP: クライアントライブラリページの PHP の設定手順を実行してから、PHP の Video Intelligence のリファレンスドキュメントをご覧ください。

Ruby: クライアントライブラリページの Ruby の設定手順を実行してから、Ruby の Video Intelligence のリファレンスドキュメントをご覧ください。

これで完了です。Video Intelligence に最初のリクエストが送信されました。

いかがでしたか

クリーンアップ

このページで使用したリソースについて、Google Cloud アカウントに課金されないようにするには、次の手順を行います。

不要になったプロジェクトを Google Cloud コンソールで削除します。

クライアント ライブラリを使用して動画にアノテーションを付ける

始める前に

クライアント ライブラリをインストールする

Go

Java

Node.js

Python

その他の言語

認証の設定

ラベル検出

Go

Java

Node.js

Python

その他の言語

いかがでしたか

クリーンアップ

次のステップ

クライアントライブラリを使用して動画にアノテーションを付ける

クライアントライブラリをインストールする