זיהוי שינויים בצילום

ניתוח שינויים בסצנות מזהה שינויים בסצנות בסרטון.

בקטע הזה מוצגות כמה דרכים לנתח סרטון כדי לזהות שינויים בצילום.

הנה דוגמה לביצוע ניתוח וידאו לשינויים בצילום בקובץ שנמצא ב-Cloud Storage.

מחפשים מידע מעמיק יותר? כדאי לעיין במדריך המפורט שלנו בנושא Python.

REST

שליחת בקשה להוספת הערה לסרטון

בדוגמה הבאה אפשר לראות איך לשלוח בקשת POST למתודה videos:annotate. בדוגמה נעשה שימוש ב-Google Cloud CLI כדי ליצור אסימון גישה. הוראות להתקנת ה-CLI של gcloud מופיעות במאמר מדריך למתחילים בנושא Video Intelligence API.

לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

  • ‫INPUT_URI: קטגוריה של Cloud Storage שמכילה את הקובץ שרוצים להוסיף לו הערות, כולל שם הקובץ. חייב להתחיל ב-gs://.
  • ‫PROJECT_NUMBER: המזהה המספרי של Google Cloud הפרויקט

ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL: 

POST https://videointelligence.googleapis.com/v1/videos:annotate

תוכן בקשת JSON: 

{
    "inputUri": "INPUT_URI",
    "features": ["SHOT_CHANGE_DETECTION"]
}

כדי לשלוח את הבקשה צריך להרחיב אחת מהאפשרויות הבאות:

אתם אמורים לקבל תגובת JSON שדומה לזו:

אם התגובה תהיה חיובית, Video Intelligence API יחזיר את name עבור הפעולה שלכם. בדוגמה שלמעלה מוצגת תגובה כזו, כאשר project-name הוא שם הפרויקט ו-operation-id הוא המזהה של הפעולה ארוכת הטווח שנוצרה עבור הבקשה.

  • ‫PROJECT_NUMBER: מספר הפרויקט
  • ‫LOCATION_ID: האזור ב-Cloud שבו צריך להוסיף את ההערה. האזורים הנתמכים בענן הם: us-east1, ‏ us-west1,‏ europe-west1, ‏ asia-east1. אם לא מציינים אזור, המערכת תקבע אזור על סמך המיקום של קובץ הסרטון.
  • ‫OPERATION_ID: המזהה של הפעולה הממושכת שנוצרה עבור הבקשה ומופיע בתגובה כשמתחילים את הפעולה, לדוגמה 12345....

קבלת תוצאות של אנוטציות

כדי לאחזר את תוצאת הפעולה, שולחים בקשת GET באמצעות שם הפעולה שמוחזר מהקריאה אל videos:annotate, כמו בדוגמה הבאה.

לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

  • ‫OPERATION_NAME: השם של הפעולה כפי שמוחזר על ידי Video Intelligence API. שם הפעולה הוא בפורמט projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID
  • ‫PROJECT_NUMBER: המזהה המספרי של Google Cloud הפרויקט

ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL: 

GET https://videointelligence.googleapis.com/v1/OPERATION_NAME

כדי לשלוח את הבקשה צריך להרחיב אחת מהאפשרויות הבאות:

אתם אמורים לקבל תגובת JSON שדומה לזו:

הערות לגבי זיהוי צילומים מוחזרות כרשימה shotAnnotations. הערה: השדה done מוחזר רק כשהערך שלו הוא True. הוא לא נכלל בתשובות שהפעולה שלהן לא הושלמה.

הורדת תוצאות ההערות

מעתיקים את ההערה מהמקור לדלי היעד: (ראו העתקת קבצים ואובייקטים)

gcloud storage cp gcs_uri gs://my-bucket

הערה: אם המשתמש מספק את ה-URI של GCS בפלט, ההערה מאוחסנת ב-URI הזה.

Go


func shotChangeURI(w io.Writer, file string) error {
	ctx := context.Background()
	client, err := video.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer client.Close()

	op, err := client.AnnotateVideo(ctx, &videopb.AnnotateVideoRequest{
		Features: []videopb.Feature{
			videopb.Feature_SHOT_CHANGE_DETECTION,
		},
		InputUri: file,
	})
	if err != nil {
		return err
	}
	resp, err := op.Wait(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}

	// A single video was processed. Get the first result.
	result := resp.AnnotationResults[0].ShotAnnotations

	for _, shot := range result {
		start, _ := ptypes.Duration(shot.StartTimeOffset)
		end, _ := ptypes.Duration(shot.EndTimeOffset)

		fmt.Fprintf(w, "Shot: %s to %s\n", start, end)
	}

	return nil
}

Java

כדי לבצע אימות ב-Video Intelligence, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית. 

// Instantiate a com.google.cloud.videointelligence.v1.VideoIntelligenceServiceClient
try (VideoIntelligenceServiceClient client = VideoIntelligenceServiceClient.create()) {
  // Provide path to file hosted on GCS as "gs://bucket-name/..."
  AnnotateVideoRequest request =
      AnnotateVideoRequest.newBuilder()
          .setInputUri(gcsUri)
          .addFeatures(Feature.SHOT_CHANGE_DETECTION)
          .build();

  // Create an operation that will contain the response when the operation completes.
  OperationFuture<AnnotateVideoResponse, AnnotateVideoProgress> response =
      client.annotateVideoAsync(request);

  System.out.println("Waiting for operation to complete...");
  // Print detected shot changes and their location ranges in the analyzed video.
  for (VideoAnnotationResults result : response.get().getAnnotationResultsList()) {
    if (result.getShotAnnotationsCount() > 0) {
      System.out.println("Shots: ");
      for (VideoSegment segment : result.getShotAnnotationsList()) {
        double startTime =
            segment.getStartTimeOffset().getSeconds()
                + segment.getStartTimeOffset().getNanos() / 1e9;
        double endTime =
            segment.getEndTimeOffset().getSeconds()
                + segment.getEndTimeOffset().getNanos() / 1e9;
        System.out.printf("Location: %.3f:%.3f\n", startTime, endTime);
      }
    } else {
      System.out.println("No shot changes detected in " + gcsUri);
    }
  }
}

Node.js

כדי לבצע אימות ב-Video Intelligence, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית. 

// Imports the Google Cloud Video Intelligence library
const video = require('@google-cloud/video-intelligence').v1;

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

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following line before running the sample.
 */
// const gcsUri = 'GCS URI of file to analyze, e.g. gs://my-bucket/my-video.mp4';

const request = {
  inputUri: gcsUri,
  features: ['SHOT_CHANGE_DETECTION'],
};

// Detects camera shot changes
const [operation] = await client.annotateVideo(request);
console.log('Waiting for operation to complete...');
const [operationResult] = await operation.promise();
// Gets shot changes
const shotChanges = operationResult.annotationResults[0].shotAnnotations;
console.log('Shot changes:');

if (shotChanges.length === 1) {
  console.log('The entire video is one shot.');
} else {
  shotChanges.forEach((shot, shotIdx) => {
    console.log(`Scene ${shotIdx} occurs from:`);
    if (shot.startTimeOffset === undefined) {
      shot.startTimeOffset = {};
    }
    if (shot.endTimeOffset === undefined) {
      shot.endTimeOffset = {};
    }
    if (shot.startTimeOffset.seconds === undefined) {
      shot.startTimeOffset.seconds = 0;
    }
    if (shot.startTimeOffset.nanos === undefined) {
      shot.startTimeOffset.nanos = 0;
    }
    if (shot.endTimeOffset.seconds === undefined) {
      shot.endTimeOffset.seconds = 0;
    }
    if (shot.endTimeOffset.nanos === undefined) {
      shot.endTimeOffset.nanos = 0;
    }
    console.log(
      `\tStart: ${shot.startTimeOffset.seconds}` +
        `.${(shot.startTimeOffset.nanos / 1e6).toFixed(0)}s`
    );
    console.log(
      `\tEnd: ${shot.endTimeOffset.seconds}.` +
        `${(shot.endTimeOffset.nanos / 1e6).toFixed(0)}s`
    );
  });
}

Python

מידע נוסף על התקנה ושימוש בספריית הלקוח של Video Intelligence API ל-Python זמין במאמר ספריות לקוח של Video Intelligence API. 
"""Detects camera shot changes."""
video_client = videointelligence.VideoIntelligenceServiceClient()
features = [videointelligence.Feature.SHOT_CHANGE_DETECTION]
operation = video_client.annotate_video(
    request={"features": features, "input_uri": path}
)
print("\nProcessing video for shot change annotations:")

result = operation.result(timeout=90)
print("\nFinished processing.")

# first result is retrieved because a single video was processed
for i, shot in enumerate(result.annotation_results[0].shot_annotations):
    start_time = (
        shot.start_time_offset.seconds + shot.start_time_offset.microseconds / 1e6
    )
    end_time = (
        shot.end_time_offset.seconds + shot.end_time_offset.microseconds / 1e6
    )
    print("\tShot {}: {} to {}".format(i, start_time, end_time))

שפות נוספות

‫C#‎: צריך לפעול לפי הוראות ההגדרה של C# ‎ בדף של ספריות הלקוח ואז לעבור אל מאמרי העזרה של Video Intelligence בנושא ‎ .NET.

‫PHP: Please follow the PHP setup instructions on the client libraries page and then visit the Video Intelligence מאמרי עזרה for PHP.

‫Ruby: צריך לפעול לפי הוראות ההגדרה של Ruby בדף של ספריות הלקוח ואז לעבור אל מסמך העזר של Video Intelligence ל-Ruby.