Modell zum Unkenntlichmachen von Gesichtern mit dem Python SDK verwenden

In dieser Anleitung wird gezeigt, wie Sie mit dem Python SDK Gesichter in Videos unkenntlich machen. Im Beispiel werden Videodateien aus einem Cloud Storage-Bucket unkenntlich gemacht und unkenntlich gemachte Videoausgaben generiert. Diese Ausgabevideos werden im selben Cloud Storage-Bucket wie die Quellvideos gespeichert.

Eingabedateien in Cloud Storage hinzufügen

Bevor Sie eine Anfrage mit dem Python SDK senden können, müssen Sie einen Cloud Storage-Bucket erstellen und ein lokales Video als Eingabe hochladen.

1. Erstellen Sie einen Cloud Storage-Bucket:

   gcloud storage buckets create gs://BUCKET_NAME
   

2. Laden Sie eine lokale Videodatei in den neuen Bucket hoch:

   gcloud storage cp LOCAL_FILE gs://BUCKET_NAME
   

Abhängigkeiten installieren und Anfrage senden

Nachdem Sie Ihren Cloud Storage-Bucket für Ein- und Ausgabevideos erstellt und ein lokales Video hinzugefügt haben, installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten und senden Sie Ihre Anfrage.

1. Optional. Virtuelle Umgebung einrichten:

   1. Wenn virtualenv nicht installiert ist, installieren Sie es:

      sudo apt-get install python3-venv
      

   2. Erstellen Sie eine neue virtuelle Umgebung:

      python3 -m venv vaivenv
      

   3. Aktivieren Sie Ihre virtuelle Umgebung:

      source vaivenv/bin/activate
      

2. Installieren Sie die Abhängigkeiten:

   pip3 install visionai-0.0.5-py3-none-any.whl
   pip3 install google-cloud-storage
   

3. Senden Sie Ihre Anfrage mit dem Python SDK.

   Ersetzen Sie die folgenden Variablen:

   • PROJECT_ID: Ihre Google Cloud Projekt-ID
   • LOCATION_ID: Ihre Standort-ID. Beispiel: us-central1. Weitere Informationen Unterstützte Regionen
   • BUCKET_NAME: Der Cloud Storage-Bucket, den Sie erstellt haben.

   python3 visionai/python/example/blur_gcs_video.py \
   --project_id=PROJECT_ID –cluster_id=application-cluster-0 \
   –location_id=LOCATION_ID –bucket_name=BUCKET_NAME
   

   Die Ausgabe sollte in etwa so aussehen:

    Listing mp4 files...
    test1.mp4
    test2.mp4
    Creating deid processes...
    process vnluvxgl is created
    process rvrdoucx is created
    Waiting for processes to finish...
    process vnluvxgl state is COMPLETED
    process rvrdoucx state is COMPLETED
    All processes have finished, please check the GCS bucket!
    ```
   

Ausgabe prüfen

Nachdem die Verarbeitung Ihres Videos abgeschlossen ist, können Sie sich die Ausgabe in Ihrem Cloud Storage-Bucket ansehen. Die generierten unkenntlich gemachten Videodateien befinden sich im selben Cloud Storage-Bucket wie das Quellvideo.

1. Listen Sie alle Objekte in Ihrem Bucket mit dem Befehl gcloud storage ls auf:

   gcloud storage ls gs://bucket
   

   Die Quell- und Ausgabedateien sollten in etwa so aussehen:

   test1.mp4
   test2.mp4
   test1_deid_output.mp4
   test2_deid_output.mp4
   

2. Optional. Laden Sie die Ausgabedateien mit dem Befehl gcloud storage cp lokal herunter und sehen Sie sich die unkenntlich gemachten Videos an:

   gcloud storage cp gs://BUCKET_NAME/FILE_NAME .