הוספת הערות לסרטון באמצעות ספריות לקוח

הוספת הערות לסרטון באמצעות ספריות לקוח

במדריך למתחילים הזה נסביר על Video Intelligence API. במדריך הזה לתחילת העבודה, מגדירים את Google Cloud הפרויקט ואת ההרשאה, ואז שולחים בקשה ל-Video Intelligence להוספת הערות לסרטון.

לפני שמתחילים

נכנסים לחשבון Google Cloud . אם אתם משתמשים חדשים ב- Google Cloud, צרו חשבון כדי שתוכלו להעריך את הביצועים של המוצרים שלנו בתרחישים מהעולם האמיתי. לקוחות חדשים מקבלים בחינם גם קרדיט בשווי 300$ להרצה, לבדיקה ולפריסה של עומסי העבודה.

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

Roles required to select or create a project

• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Cloud Video Intelligence API.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

Enable the API

התקינו את ה-CLI של Google Cloud.

אם אתם משתמשים בספק זהויות חיצוני (IdP), קודם אתם צריכים להיכנס ל-CLI של gcloud באמצעות המאגר המאוחד לניהול זהויות.

כדי לאתחל את ה-CLI של gcloud, הריצו את הפקודה הבאה:

gcloud init

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

Roles required to select or create a project

• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Cloud Video Intelligence API.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

Enable the API

התקינו את ה-CLI של Google Cloud.

אם אתם משתמשים בספק זהויות חיצוני (IdP), קודם אתם צריכים להיכנס ל-CLI של gcloud באמצעות המאגר המאוחד לניהול זהויות.

כדי לאתחל את ה-CLI של gcloud, הריצו את הפקודה הבאה:

gcloud init

התקנת ספריית הלקוח

Go

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

Java

אם משתמשים ב-Maven, צריך להוסיף את הקוד הבא לקובץ pom.xml. במאמר העוסק בספריות BOM ל-Google Cloud Platform תוכלו לקרוא מידע נוסף על עצי מוצרים (BOM).

<dependencyManagement>
  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>com.google.cloud</groupId>
      <artifactId>libraries-bom</artifactId>
      <version>26.83.0</version>
      <type>pom</type>
      <scope>import</scope>
    </dependency>
  </dependencies>
</dependencyManagement>

<dependencies>
  <dependency>
    <groupId>com.google.cloud</groupId>
    <artifactId>google-cloud-video-intelligence</artifactId>
  </dependency>
</dependencies>

אם משתמשים ב-Gradle, צריך להוסיף את הקוד הבא ליחסי התלות:

implementation 'com.google.cloud:google-cloud-video-intelligence:2.92.0'

אם משתמשים ב-sbt, צריך להוסיף את הקוד הבא ליחסי התלות:

libraryDependencies += "com.google.cloud" % "google-cloud-video-intelligence" % "2.92.0"

אם משתמשים ב-Visual Studio Code או ב-IntelliJ, אפשר להוסיף את ספריות הלקוח לפרויקט באמצעות יישומי הפלאגין הבאים של IDE:

• ‏Cloud Code ל-VS Code
• ‏Cloud Code ל-IntelliJ

באמצעות יישומי הפלאגין תוכלו להשתמש בפונקציות נוספות, כמו ניהול מפתחות לחשבונות שירות. לפרטים נוספים, קראו את מאמרי העזרה של כל אחד מיישומי הפלאגין.

הערה: כרגע לא ניתן להשתמש בספריות לקוח של Cloud Java ב-Android.

Node.js

לפני שמתקינים את הספרייה, חשוב לוודא שהכנתם את הסביבה לפיתוח Node.js.

npm install @google-cloud/video-intelligence

Python

לפני שמתקינים את הספרייה, צריך לוודא שהכנתם את הסביבה לפיתוח בשפת Python.

pip install --upgrade google-cloud-videointelligence

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.

מגדירים אימות

1. התקינו את ה-CLI של Google Cloud. אחר כך, אתחלו את ה-CLI של Google Cloud באמצעות הפקודה הבאה:

   gcloud init

   אם אתם משתמשים בספק זהויות חיצוני (IdP), קודם אתם צריכים להיכנס ל-CLI של gcloud באמצעות המאגר המאוחד לניהול זהויות.

2. אם אתם משתמשים במעטפת מקומית, אתם צריכים ליצור פרטי כניסה לאימות מקומי עבור חשבון המשתמש:

   gcloud auth application-default login

   אם אתם משתמשים ב-Cloud Shell, אין צורך לבצע את הפעולה הזו.

   אם מוחזרת שגיאת אימות ואתם משתמשים בספק זהויות חיצוני (IdP), ודאו ש נכנסתם ל-CLI של gcloud באמצעות המאגר המאוחד לניהול זהויות.

   מסך הכניסה יופיע. אחרי שנכנסים, פרטי הכניסה נשמרים בקובץ פרטי הכניסה המקומי שמשמש את ADC.

זיהוי תוויות

שימו לב: הגבלות היציאה של VPC Service Controls לא נאכפות על outputUri של בקשות videos:annotate. השירות יכול לכתוב תוצאות של אנוטציה לקטגוריה של Cloud Storage מחוץ לגבולות גזרה לשירות. פרטים נוספים זמינים במאמר מוצרים נתמכים ומגבלות.

עכשיו אפשר להשתמש ב-Video Intelligence API כדי לבקש מידע מסרטון או מקטע של סרטון, כמו זיהוי תוויות. מריצים את הקוד הבא כדי לבצע את הבקשה הראשונה לזיהוי תוויות בסרטון:

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

לפני שמריצים את הדוגמה, חשוב לוודא שהכנתם את הסביבה לפיתוח ב-Node.js.

// 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

לפני שמריצים את הדוגמה, חשוב לוודא שהכנתם את הסביבה לפיתוח בשפת Python.

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")

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.

כל הכבוד! שלחת את הבקשה הראשונה שלך ל-Video Intelligence API.

איך היה?

זה הצליח!

מצוין! מה אהבתם במדריך למתחילים? מה יכולנו לשפר? חשוב לנו לקבל משוב.

נתקענו.

אנחנו מצטערים לשמוע. חשוב לנו לדעת מה השתבש. אנחנו רוצים להשתפר.

הסרת המשאבים

כדי לא לצבור חיובים לחשבון Google Cloud על המשאבים שבהם השתמשתם בדף הזה, פועלים לפי השלבים הבאים:

• אם אתם לא צריכים את הפרויקט, אתם יכולים למחוק אותו באמצעות Google Cloud console .

המאמרים הבאים