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

Google Cloud アカウントにログインします。Google Cloud を初めて使用する場合は、アカウントを作成して、実際のシナリオでの Google プロダクトのパフォーマンスを評価してください。新規のお客様には、ワークロードの実行、テスト、デプロイができる無料クレジット $300 分を差し上げます。

Google Cloud Console の [プロジェクトセレクタ] ページで、Google Cloud プロジェクトを選択または作成します。

プロジェクトセレクタに移動

Google Cloud プロジェクトで課金が有効になっていることを確認します。

Cloud Video Intelligence API を有効にします。

API を有効にする

サービスアカウントを作成します。

Google Cloud コンソールで [サービスアカウントの作成] ページに移動します。
[サービスアカウントの作成] に移動
プロジェクトを選択します。
[サービスアカウント名] フィールドに名前を入力します。Google Cloud コンソールでは、この名前に基づいて [サービスアカウント ID] フィールドに値が設定されます。

[サービスアカウントの説明] フィールドに説明を入力します。例: Service account for quickstart
[作成して続行] をクリックします。
[完了] をクリックして、サービスアカウントの作成を完了します。

ブラウザウィンドウは閉じないでください。次のステップでこれを使用します。

サービスアカウントキーを作成します。

Google Cloud コンソールで、作成したサービスアカウントのメールアドレスをクリックします。
[キー] をクリックします。
[鍵を追加]、[新しい鍵を作成] の順にクリックします。
[作成] をクリックします。JSON キーファイルがパソコンにダウンロードされます。
[閉じる] をクリックします。

環境変数 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS を、認証情報を含む JSON ファイルのパスに設定します。この変数は現在のシェルセッションにのみ適用されるため、新しいセッションを開く場合は、変数を再度設定する必要があります。

例: Linux または macOS

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

KEY_PATH は、認証情報が含まれる JSON ファイルのパスに置き換えます。

例:

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

例: Windows

PowerShell の場合:

$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

KEY_PATH は、認証情報が含まれる JSON ファイルのパスに置き換えます。

例:

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

コマンドプロンプトの場合:

set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=KEY_PATH

KEY_PATH は、認証情報が含まれる JSON ファイルのパスに置き換えます。

Google Cloud CLI をインストールします。

gcloud CLI を初期化するには:

gcloud init

Google Cloud Console の [プロジェクトセレクタ] ページで、Google Cloud プロジェクトを選択または作成します。

プロジェクトセレクタに移動

Google Cloud プロジェクトで課金が有効になっていることを確認します。

Cloud Video Intelligence API を有効にします。

API を有効にする

サービスアカウントを作成します。

Google Cloud コンソールで [サービスアカウントの作成] ページに移動します。
[サービスアカウントの作成] に移動
プロジェクトを選択します。
[サービスアカウント名] フィールドに名前を入力します。Google Cloud コンソールでは、この名前に基づいて [サービスアカウント ID] フィールドに値が設定されます。

[サービスアカウントの説明] フィールドに説明を入力します。例: Service account for quickstart
[作成して続行] をクリックします。
[完了] をクリックして、サービスアカウントの作成を完了します。

ブラウザウィンドウは閉じないでください。次のステップでこれを使用します。

サービスアカウントキーを作成します。

Google Cloud コンソールで、作成したサービスアカウントのメールアドレスをクリックします。
[キー] をクリックします。
[鍵を追加]、[新しい鍵を作成] の順にクリックします。
[作成] をクリックします。JSON キーファイルがパソコンにダウンロードされます。
[閉じる] をクリックします。

例: Linux または macOS

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

KEY_PATH は、認証情報が含まれる JSON ファイルのパスに置き換えます。

例:

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

例: Windows

PowerShell の場合:

$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

KEY_PATH は、認証情報が含まれる JSON ファイルのパスに置き換えます。

例:

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

コマンドプロンプトの場合:

set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=KEY_PATH

KEY_PATH は、認証情報が含まれる JSON ファイルのパスに置き換えます。

Google Cloud CLI をインストールします。

gcloud CLI を初期化するには:

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。

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、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、次の操作を行います。

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

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