コマンドラインを使用して動画にアノテーションを付ける

このページでは、所有しているプロジェクトで curl を使用して Video Intelligence API リクエストを行う方法について説明します。

このページの手順に従うことも、このクイックスタートを Google Cloud トレーニング ラボとして試すこともできます。

ラボで試す

準備

  1. 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。
  2. 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

  3. 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

  4. 必要な API を有効にします。

    API を有効にする

  5. サービス アカウントを作成します。

    1. 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
    2. プロジェクトを選択します。
    3. [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

    4. [作成して続行] をクリックします。
    5. [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。

  6. サービス アカウント キーを作成します。

    1. 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。
    2. [キー] をクリックします。
    3. [鍵を追加]、[新しい鍵を作成] の順にクリックします。
    4. [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。
    5. [閉じる] をクリックします。
  7. 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。

  8. Google Cloud CLI をインストールします。
  9. gcloud CLI を初期化するには:

    gcloud init
  10. 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

  11. 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

  12. 必要な API を有効にします。

    API を有効にする

  13. サービス アカウントを作成します。

    1. 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
    2. プロジェクトを選択します。
    3. [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

    4. [作成して続行] をクリックします。
    5. [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。

  14. サービス アカウント キーを作成します。

    1. 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。
    2. [キー] をクリックします。
    3. [鍵を追加]、[新しい鍵を作成] の順にクリックします。
    4. [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。
    5. [閉じる] をクリックします。
  15. 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。

  16. Google Cloud CLI をインストールします。
  17. gcloud CLI を初期化するには:

    gcloud init

アノテーション付き動画のリクエストを行う

gcloud

gcloud CLI を使用して、分析する動画のパスで detect-labels コマンドを呼び出します。

gcloud ml video detect-labels gs://YOUR_BUCKET/YOUR_OBJECT

コマンドライン

  1. curl を使用して videos:annotate メソッドに POST リクエストを行い、gcloud auth application-default print-access-token コマンドを使用してアクセス トークンをサービスアカウントに貼り付けます。

    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"
    
  2. リクエストを処理するオペレーションが作成され、オペレーション名を含むレスポンスが返されます。

    {
      "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID"
    }
    
  3. オペレーションの情報は、次のサンプルの OPERATION_NAME を前の手順で返された名前に置き換えて v1.operations エンドポイントを呼び出すことでリクエストできます。

     curl -X GET \
       -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
       https://videointelligence.googleapis.com/v1/OPERATION_NAME
    
  4. オペレーションに関連する情報が表示されます。オペレーションが完了すると、done フィールドが追加され true に設定されます。

    {
      "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,
     ...
    }
    

リクエストを送信して 1 分ほど待つと、アノテーションの結果が返されます。

{
  "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
              }
            ]
          }
        ]
      }
    ]
  }
}
   

これで、初めて Video Intelligence API にリクエストが送信されました。

クリーンアップ

不要な Google Cloud 料金が発生しないようにするには、Google Cloud コンソールを使用して、不要なプロジェクトを削除します。

次のステップ