Démarrage rapide

Cette page explique comment effectuer une requête API Video Intelligence avec curl pour les projets qui vous appartiennent.

Vous pouvez suivre les étapes décrites sur cette page ou essayer ce démarrage rapide en tant qu'atelier de formation Google Cloud.

Essayer avec un atelier

Avant de commencer

  1. Connectez-vous à votre compte Google Cloud. Si vous débutez sur Google Cloud, créez un compte pour évaluer les performances de nos produits en conditions réelles. Les nouveaux clients bénéficient également de 300 $ de crédits gratuits pour exécuter, tester et déployer des charges de travail.
  2. Dans Google Cloud Console, sur la page de sélection du projet, sélectionnez ou créez un projet Google Cloud.

    Accéder au sélecteur de projet

  3. Assurez-vous que la facturation est activée pour votre projet Cloud. Découvrez comment vérifier que la facturation est activée pour votre projet.

  4. Activez l'API requise.

    Activer l'API

  5. Créez un compte de service :

    1. Dans Cloud Console, accédez à la page Créer un compte de service.

      Accéder à la page "Créer un compte de service"
    2. Sélectionnez un projet.
    3. Dans le champ Nom du compte de service, saisissez un nom. Cloud Console remplit le champ ID du compte de service en fonction de ce nom.

      Dans le champ Description du compte de service, saisissez une description. Exemple : Service account for quickstart.

    4. Cliquez sur OK pour terminer la création du compte de service.

      Ne fermez pas la fenêtre de votre navigateur. Vous en aurez besoin lors de la tâche suivante.

  6. Créez une clé de compte de service :

    1. Dans Cloud Console, cliquez sur l'adresse e-mail du compte de service que vous avez créé.
    2. Cliquez sur Clés.
    3. Cliquez sur Add key (Ajouter une clé), puis sur Create new key (Créer une clé).
    4. Cliquez sur Create (Créer). Un fichier de clé JSON est téléchargé sur votre ordinateur.
    5. Cliquez sur Close (Fermer).
  7. Définissez la variable d'environnement GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS pour qu'elle pointe vers le chemin du fichier JSON contenant la clé de votre compte de service. Cette variable ne s'applique qu'à la session de shell actuelle. Par conséquent, si vous ouvrez une nouvelle session, vous devez de nouveau la définir.

  8. Installez et initialisez le SDK Cloud.

Effectuer une requête d'annotation vidéo

gcloud

Utilisez l'outil de ligne de commande gcloud pour appeler la commande detect-labels sur le chemin d'accès de la vidéo à analyser.

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

Ligne de commande

  1. Utilisez curl pour envoyer une requête POST à la méthode videos:annotate à l'aide de la commande gcloud auth application-default print-access-token pour coller un jeton d'accès dans votre compte de service :

    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. L'API Video Intelligence crée une opération qui traite votre requête. La réponse inclut le nom de l'opération :

    {
      "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID"
    }
    
  3. Vous pouvez demander des informations sur l'opération en appelant le point de terminaison v1.operations. Pour ce faire, utilisez l'exemple de code ci-dessous en remplaçant OPERATION_NAME par la valeur "name" (nom) renvoyée à l'étape précédente :

     curl -X GET \
       -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
       https://videointelligence.googleapis.com/v1/OPERATION_NAME
    
  4. Vous obtenez des informations associées à votre opération. Si celle-ci est terminée, un champ done est ajouté et défini sur true :

    {
      "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,
     ...
    }
    

Au bout d'un certain temps (une minute, en général), la requête renvoie les résultats d'annotation :

{
  "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
              }
            ]
          }
        ]
      }
    ]
  }
}
   

Félicitations ! Vous avez envoyé votre première requête à l'API Video Intelligence.

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