Utilizzare il modello Sfocatura del volto con l'SDK Python

Questo tutorial mostra come utilizzare l'SDK Python per sfocare i volti nei video. L'esempio sfoca i file video di un bucket Cloud Storage e genera output video sfocati. Questi video di output vengono archiviati nello stesso bucket Cloud Storage dei video di origine.

Obiettivi

Questo tutorial mostra come:

• Creare un bucket Cloud Storage.
• Carica un file video locale nel bucket.
• Invia una richiesta utilizzando l'SDK Python.
• Visualizzare i video di output sfocati.

Costi

In questo documento vengono utilizzati i seguenti componenti fatturabili di Google Cloud:

• Vertex AI Vision (Models - Person / face blur)
• Cloud Storage

Per generare una stima dei costi in base all'utilizzo previsto, utilizza il calcolatore prezzi.

I nuovi utenti di Google Cloud potrebbero avere diritto a una prova senza costi.

Al termine delle attività descritte in questo documento, puoi evitare l'addebito di ulteriori costi eliminando le risorse che hai creato. Per saperne di più, consulta Esegui la pulizia.

Prima di iniziare

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Installa Google Cloud CLI.
Se utilizzi un provider di identità (IdP) esterno, devi prima accedere a gcloud CLI con la tua identità federata.
Per inizializzare gcloud CLI, esegui questo comando:
gcloud init
Crea o seleziona un Google Cloud progetto.
Ruoli richiesti per selezionare o creare un progetto
• Seleziona un progetto: la selezione di un progetto non richiede un ruolo IAM specifico. Puoi selezionare qualsiasi progetto per il quale ti è stato concesso un ruolo.
• Crea un progetto: per creare un progetto, devi disporre del ruolo Autore progetto (roles/resourcemanager.projectCreator), che contiene l'autorizzazione resourcemanager.projects.create. Scopri come concedere i ruoli.
Nota: se non prevedi di conservare le risorse che crei in questa procedura, crea un progetto invece di selezionarne uno già esistente. Una volta completata questa procedura, puoi eliminare il progetto e tutte le relative risorse.
• Creare un progetto Google Cloud :

  gcloud projects create PROJECT_ID

  Sostituisci PROJECT_ID con un nome per il progetto Google Cloud che stai creando.

• Seleziona il progetto Google Cloud che hai creato:

  gcloud config set project PROJECT_ID

  Sostituisci PROJECT_ID con il nome del progetto Google Cloud .
Verifica che la fatturazione sia abilitata per il tuo progetto Google Cloud .
Abilita le API Vertex AI Vision e Cloud Storage:
Ruoli richiesti per abilitare le API
Per abilitare le API, devi disporre del ruolo IAM Amministratore utilizzo dei servizi (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), che include l'autorizzazione serviceusage.services.enable. Scopri come concedere i ruoli.
gcloud services enable visionai.googleapis.com storage.googleapis.com
Se utilizzi una shell locale, crea credenziali di autenticazione locali per il tuo account utente:
gcloud auth application-default login
Non è necessario eseguire questa operazione se utilizzi Cloud Shell.
Se viene restituito un errore di autenticazione e utilizzi un provider di identità (IdP) esterno, verifica di aver acceduto a gcloud CLI con la tua identità federata.
Concedi ruoli al tuo account utente. Esegui il seguente comando una volta per ciascuno dei seguenti ruoli IAM: roles/visionai.editor, roles/storage.objectAdmin
gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:USER_IDENTIFIER" --role=ROLE
Sostituisci quanto segue:
• PROJECT_ID: il tuo ID progetto.
• USER_IDENTIFIER: l'identificatore del tuo account utente . Ad esempio: [e-mail].
• ROLE: il ruolo IAM che concedi al tuo account utente.

Installa Google Cloud CLI.

Se utilizzi un provider di identità (IdP) esterno, devi prima accedere a gcloud CLI con la tua identità federata.

Per inizializzare gcloud CLI, esegui questo comando:

gcloud init

Crea o seleziona un Google Cloud progetto.

Ruoli richiesti per selezionare o creare un progetto

• Seleziona un progetto: la selezione di un progetto non richiede un ruolo IAM specifico. Puoi selezionare qualsiasi progetto per il quale ti è stato concesso un ruolo.
• Crea un progetto: per creare un progetto, devi disporre del ruolo Autore progetto (roles/resourcemanager.projectCreator), che contiene l'autorizzazione resourcemanager.projects.create. Scopri come concedere i ruoli.

Nota: se non prevedi di conservare le risorse che crei in questa procedura, crea un progetto invece di selezionarne uno già esistente. Una volta completata questa procedura, puoi eliminare il progetto e tutte le relative risorse.

• Creare un progetto Google Cloud :

  gcloud projects create PROJECT_ID

  Sostituisci PROJECT_ID con un nome per il progetto Google Cloud che stai creando.

• Seleziona il progetto Google Cloud che hai creato:

  gcloud config set project PROJECT_ID

  Sostituisci PROJECT_ID con il nome del progetto Google Cloud .

Verifica che la fatturazione sia abilitata per il tuo progetto Google Cloud .

Abilita le API Vertex AI Vision e Cloud Storage:

Ruoli richiesti per abilitare le API

Per abilitare le API, devi disporre del ruolo IAM Amministratore utilizzo dei servizi (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), che include l'autorizzazione serviceusage.services.enable. Scopri come concedere i ruoli.

gcloud services enable visionai.googleapis.com storage.googleapis.com

Se utilizzi una shell locale, crea credenziali di autenticazione locali per il tuo account utente:

gcloud auth application-default login

Non è necessario eseguire questa operazione se utilizzi Cloud Shell.

Se viene restituito un errore di autenticazione e utilizzi un provider di identità (IdP) esterno, verifica di aver acceduto a gcloud CLI con la tua identità federata.

Concedi ruoli al tuo account utente. Esegui il seguente comando una volta per ciascuno dei seguenti ruoli IAM: roles/visionai.editor, roles/storage.objectAdmin

gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:USER_IDENTIFIER" --role=ROLE

Sostituisci quanto segue:

• PROJECT_ID: il tuo ID progetto.
• USER_IDENTIFIER: l'identificatore del tuo account utente . Ad esempio: [e-mail].
• ROLE: il ruolo IAM che concedi al tuo account utente.
1. Recupera il codice sorgente dell'SDK Vertex AI Vision:

   git clone https://github.com/google/visionai.git

   Gli esempi Python si trovano nella directory visionai/python/example/.

2. Scarica l'SDK Python:

   wget https://github.com/google/visionai/releases/download/v0.0.5/visionai-0.0.5-py3-none-any.whl

Aggiungere file di input a Cloud Storage

Prima di poter inviare una richiesta utilizzando l'SDK Python, crea un bucket Cloud Storage e carica un video locale da utilizzare come input.

1. Crea un bucket Cloud Storage:

   gcloud storage buckets create gs://BUCKET_NAME
   

2. Carica un file video locale nel nuovo bucket:

   gcloud storage cp LOCAL_FILE gs://BUCKET_NAME
   

Installa le dipendenze e invia la richiesta

Dopo aver creato il bucket Cloud Storage per i video di input e output e aggiunto un video locale, installa le dipendenze necessarie e invia la richiesta.

1. Facoltativo. Configura l'ambiente virtuale:

   1. Se non è installato, installa virtualenv:

      sudo apt-get install python3-venv
      

   2. Crea un nuovo ambiente virtuale:

      python3 -m venv vaivenv
      

   3. Attiva l'ambiente virtuale:

      source vaivenv/bin/activate
      

2. Installa le dipendenze:

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

3. Invia la richiesta con l'SDK Python.

   Effettua le seguenti sostituzioni delle variabili:

   • PROJECT_ID: l'ID progetto Google Cloud .
   • LOCATION_ID: il tuo ID località. Ad esempio, us-central1. Scopri di più. Regioni supportate.
   • BUCKET_NAME: il bucket Cloud Storage che hai creato.

   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
   

   Dovresti vedere un output simile al seguente:

    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!
    ```
   

Esamina l'output

Una volta completata l'elaborazione del video, puoi esaminare l'output nel tuo bucket Cloud Storage. I file video sfocati generati si troveranno nello stesso bucket Cloud Storage del video di origine.

1. Elenca tutti gli oggetti nel bucket con il comando gcloud storage ls:

   gcloud storage ls gs://bucket
   

   Dovresti vedere i file di origine e i file di output simili ai seguenti:

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

2. Facoltativo. Scarica i file di output localmente con il comando gcloud storage cp e visualizza i video sfocati:

   gcloud storage cp gs://BUCKET_NAME/FILE_NAME .
   

Esegui la pulizia

Per evitare che al tuo account Google Cloud vengano addebitati costi relativi alle risorse utilizzate in questo tutorial, elimina il progetto che contiene le risorse oppure mantieni il progetto ed elimina le singole risorse.

Passaggi successivi

• Scopri di più sul modello di sfocatura delle persone.
• Esplora architetture, diagrammi e best practice di riferimento su Google Cloud. Consulta il nostro Cloud Architecture Center.