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Video Intelligence: Qwik Start

Lab 30分 universal_currency_alt クレジット: 1 show_chart 入門

GSP154
概要
設定と要件
タスク 1. Video Intelligence API を有効にする
タスク 2. 認可を設定する
タスク 3. アノテーション付き動画のリクエストを行う
お疲れさまでした

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GSP154

Google Cloud セルフペースラボ

概要

Google Cloud Video Intelligence は、使いやすい REST API でメタデータを抽出することで、動画の検索や検出を可能にします。また、カタログ内のすべての動画ファイルのあらゆる瞬間を検索することもできます。Cloud Storage に格納されている動画にすばやくアノテーションが付けられるため、ユーザーはこれを使用して動画の主要エンティティ（名詞）とそれらが動画内に出現するタイミングを特定することができます。動画全体、ショットごと、あるいはフレームごとに関連情報を取り出すことで、シグナルとノイズを区別します。

設定と要件

[ラボを開始] ボタンをクリックする前に

こちらの手順をお読みください。ラボの時間は記録されており、一時停止することはできません。[ラボを開始] をクリックするとスタートするタイマーは、Google Cloud のリソースを利用できる時間を示しています。

このハンズオンラボでは、シミュレーションやデモ環境ではなく、実際のクラウド環境を使ってご自身でラボのアクティビティを行うことができます。そのため、ラボの受講中に Google Cloud にログインおよびアクセスするための、新しい一時的な認証情報が提供されます。

このラボを完了するためには、下記が必要です。

標準的なインターネットブラウザ（Chrome を推奨）

注: このラボの実行には、シークレットモードまたはシークレットブラウジングウィンドウを使用してください。これにより、個人アカウントと受講者アカウント間の競合を防ぎ、個人アカウントに追加料金が発生することを防ぎます。

ラボを完了するために十分な時間を確保してください。ラボをいったん開始すると一時停止することはできません。

注: すでに個人の Google Cloud アカウントやプロジェクトをお持ちの場合でも、このラボでは使用しないでください。アカウントへの追加料金が発生する可能性があります。

ラボを開始して Google Cloud コンソールにログインする方法

[ラボを開始] ボタンをクリックします。ラボの料金をお支払いいただく必要がある場合は、表示されるポップアップでお支払い方法を選択してください。左側の [ラボの詳細] パネルには、以下が表示されます。
- [Google コンソールを開く] ボタン
- 残り時間
- このラボで使用する必要がある一時的な認証情報
- このラボを行うために必要なその他の情報（ある場合）
[Google コンソールを開く] をクリックします。ラボでリソースが起動し、別のタブで [ログイン] ページが表示されます。

ヒント: タブをそれぞれ別のウィンドウで開き、並べて表示しておきましょう。
注: [アカウントの選択] ダイアログが表示されたら、[別のアカウントを使用] をクリックします。
必要に応じて、[ラボの詳細] パネルから [ユーザー名] をコピーして [ログイン] ダイアログに貼り付けます。[次へ] をクリックします。
[ラボの詳細] パネルから [パスワード] をコピーして [ようこそ] ダイアログに貼り付けます。[次へ] をクリックします。
重要: 認証情報は左側のパネルに表示されたものを使用してください。Google Cloud Skills Boost の認証情報は使用しないでください。注: このラボでご自身の Google Cloud アカウントを使用すると、追加料金が発生する場合があります。
その後次のように進みます。
- 利用規約に同意してください。
- 一時的なアカウントなので、復元オプションや 2 要素認証プロセスは設定しないでください。
- 無料トライアルには登録しないでください。

その後このタブで Cloud Console が開きます。

注: 左上にある [ナビゲーションメニュー] をクリックすると、Google Cloud のプロダクトやサービスのリストが含まれるメニューが表示されます。ナビゲーションメニューアイコン

Cloud Shell をアクティブにする

Cloud Shell は、開発ツールと一緒に読み込まれる仮想マシンです。5 GB の永続ホームディレクトリが用意されており、Google Cloud で稼働します。Cloud Shell を使用すると、コマンドラインで Google Cloud リソースにアクセスできます。

Google Cloud コンソールの上部にある「Cloud Shell をアクティブにする」アイコンをクリックします。

接続した時点で認証が完了しており、プロジェクトに各自の PROJECT_ID が設定されます。出力には、このセッションの PROJECT_ID を宣言する次の行が含まれています。

Your Cloud Platform project in this session is set to YOUR_PROJECT_ID

gcloud は Google Cloud のコマンドラインツールです。このツールは、Cloud Shell にプリインストールされており、タブ補完がサポートされています。

（省略可）次のコマンドを使用すると、有効なアカウント名を一覧表示できます。

gcloud auth list

[承認] をクリックします。
出力は次のようになります。

出力:

ACTIVE: * ACCOUNT: student-01-xxxxxxxxxxxx@qwiklabs.net To set the active account, run: $ gcloud config set account `ACCOUNT`

（省略可）次のコマンドを使用すると、プロジェクト ID を一覧表示できます。

gcloud config list project

出力:

[core] project = <project_ID>

出力例:

[core] project = qwiklabs-gcp-44776a13dea667a6

注: Google Cloud における gcloud ドキュメントの全文については、gcloud CLI の概要ガイドをご覧ください。

タスク 1. Video Intelligence API を有効にする

このラボでは、Cloud Video Intelligence API が有効になっています。

タスク 2. 認可を設定する

このラボでは、Google Cloud プロジェクトに関連付けられたサービスアカウントを作成して認可に使用します。

Cloud Shell で次のコマンドを実行して、quickstart という名前の新しいサービスアカウントを作成します。

gcloud iam service-accounts create quickstart

サービスアカウントキーファイルを作成します。<your-project-123> は、プロジェクト ID で置き換えてください。

gcloud iam service-accounts keys create key.json --iam-account quickstart@<your-project-123>.iam.gserviceaccount.com

サービスアカウントキーファイルの場所を渡してサービスアカウントを認証します。

gcloud auth activate-service-account --key-file key.json

サービスアカウントを使用して認可トークンを取得します。

gcloud auth print-access-token

トークンが出力に表示されます。このトークンは後のステップで使用します。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。認可を設定する

タスク 3. アノテーション付き動画のリクエストを行う

次のコマンドを実行して、その後に続くテキストが含まれる JSON リクエストファイルを作成し、request.json という名前で保存します。

cat > request.json <<EOF { "inputUri":"gs://spls/gsp154/video/train.mp4", "features": [ "LABEL_DETECTION" ] } EOF

注: プロセスをシンプルにするために、一般公開されている列車の動画をプロジェクトの inputUri の値として使用しています。必要に応じて、個人のプロジェクトで実行する場合、任意の動画を代わりに使用できます。その場合、使用する動画を Cloud Storage にアップロードし、その Cloud Storage URI（形式は gs://bucket/object）を inputUri の値として指定します。

curl を使用して videos:annotate リクエストを作成し、エンティティリクエストのファイル名を渡します。

curl -s -H 'Content-Type: application/json' \ -H 'Authorization: Bearer '$(gcloud auth print-access-token)'' \ 'https://videointelligence.googleapis.com/v1/videos:annotate' \ -d @request.json

Video Intelligence API で、リクエストを処理するオペレーションが作成されます。次のようなオペレーション名を含むレスポンスを確認できるはずです。

{ "name": "projects/474887704060/locations/asia-east1/operations/16366331060670521152" }

このオペレーション名、ロケーション、プロジェクトは、この後のステップで使用します。

次のスクリプトを使用して、v1.operations エンドポイントを呼び出し、このオペレーションの情報をリクエストします。次のように PROJECTS、LOCATIONS、OPERATION_NAME を、前のコマンドで取得した値に置き換えます。

curl -s -H 'Content-Type: application/json' \ -H 'Authorization: Bearer '$(gcloud auth print-access-token)'' \ 'https://videointelligence.googleapis.com/v1/projects/PROJECTS/locations/LOCATIONS/operations/OPERATION_NAME'

オペレーションに関連する情報が表示されます。オペレーションが完了すると、done フィールドが true に設定されます。

リクエストを送信して一定時間（通常は約 1 分）が経過してからコマンドを再実行すると、同じリクエストがアノテーション付きの結果を返します。

{ "name": "projects/425437283751/locations/asia-east1/operations/17938636079131796601", "metadata": { "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.videointelligence.v1.AnnotateVideoProgress", "annotationProgress": [ { "inputUri": "/spls/gsp154/video/train.mp4", "progressPercent": 100, "startTime": "2017-02-17T22:39:00.333942Z", "updateTime": "2017-02-17T22:39:11.414399Z" } ] }, "done": true, "response": { "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.videointelligence.v1.AnnotateVideoResponse", "annotationResults": [ { "inputUri": "/spls/gsp154/video/train.mp4", "segmentLabelAnnotations": [ { "entity": { "entityId": "/m/01yrx", "languageCode": "en-US" }, "segments": [ { "segment": { "startTimeOffset": "0s", "endTimeOffset": "14.833664s" }, "confidence": 0.98509187 } ] }, ...

Cloud Video Intelligence API に対して最初のリクエストを送信する方法を学習しました。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。アノテーション付き動画のリクエストを行う

お疲れさまでした

クエストを完了する

このセルフペースラボは、「Baseline: Deploy & Develop」クエストと「Baseline: Data, ML, AI」クエストの一部です。クエストとは学習プログラムを構成する一連のラボのことで、完了すると成果が認められて上のようなバッジが贈られます。バッジは公開して、オンラインレジュメやソーシャルメディアアカウントにリンクできます。このラボの修了後、このラボが含まれるクエストに登録すれば、すぐにクレジットを受け取ることができます。受講可能なすべてのクエストについては、Google Cloud Skills Boost カタログをご覧ください。

次のステップと詳細情報

このラボは、Google Cloud が提供する多くの機能を体験できる「Qwik Start」と呼ばれるラボシリーズの一部でもあります。Google Cloud Skills Boost カタログで「Qwik Start」を検索し、興味のあるラボを探してみてください。

Google Cloud トレーニングと認定資格

Google Cloud トレーニングと認定資格を通して、Google Cloud 技術を最大限に活用できるようになります。必要な技術スキルとベストプラクティスについて取り扱うクラスでは、学習を継続的に進めることができます。トレーニングは基礎レベルから上級レベルまであり、オンデマンド、ライブ、バーチャル参加など、多忙なスケジュールにも対応できるオプションが用意されています。認定資格を取得することで、Google Cloud テクノロジーに関するスキルと知識を証明できます。

マニュアルの最終更新日: 2023 年 9 月 13 日

ラボの最終テスト日: 2023 年 12 月 22 日