GSP154

總覽

Google Cloud Video Intelligence 提供簡單易用的 REST API，能擷取影片中繼資料，用於搜尋影片及提升影片曝光率。您現在可以搜尋目錄中所有影片檔案的任何片刻，並為儲存在 Cloud Storage 的影片快速加上註解，輕鬆識別影片中的重要實體 (名詞)，以及這類實體在影片中出現的時間點。您還能從整部影片、各個鏡頭或單一影格中擷取相關資訊，將實際的信號與雜訊分開。

設定和需求

點選「Start Lab」按鈕前的須知事項

請詳閱以下操作說明。研究室活動會計時，而且中途無法暫停。點選「Start Lab」 後就會開始計時，讓您瞭解有多少時間可以使用 Google Cloud 資源。

您將在真正的雲端環境中完成實作研究室活動，而不是在模擬或示範環境。為達此目的，我們會提供新的暫時憑證，讓您用來在研究室活動期間登入及存取 Google Cloud。

如要完成這個研究室活動，請先確認：

• 您可以使用標準的網際網路瀏覽器 (Chrome 瀏覽器為佳)。

注意：請使用無痕模式或私密瀏覽視窗執行此研究室。這可以防止個人帳戶和學生帳戶之間的衝突，避免個人帳戶產生額外費用。

• 是時候完成研究室活動了！別忘了，活動一開始將無法暫停。

注意：如果您擁有個人 Google Cloud 帳戶或專案，請勿用於本研究室，以免產生額外費用。

如何開始研究室及登入 Google Cloud 控制台

1. 按一下「Start Lab」(開始研究室) 按鈕。如果研究室會產生費用，畫面中會出現選擇付款方式的彈出式視窗。左側的「Lab Details」(研究室詳細資料) 面板會顯示下列項目：

   • 「Open Google Console」(開啟 Google 控制台) 按鈕
   • 剩餘時間
   • 必須在這個研究室中使用的暫時憑證
   • 完成這個研究室所需的其他資訊 (如有)

2. 按一下「Open Google Console」(開啟 Google 控制台)。接著，研究室會啟動相關資源並開啟另一個分頁，當中會顯示「Sign in」(登入) 頁面。

   提示：您可以在不同的視窗中並排開啟分頁。

   注意事項：如果頁面中顯示了「Choose an account」(選擇帳戶) 對話方塊，請按一下「Use Another Account」(使用其他帳戶)。

3. 如有必要，請複製「Lab Details」(研究室詳細資料) 面板中的使用者名稱，然後貼到「Sign in」(登入) 對話方塊。按一下「Next」(下一步)。

4. 複製「Lab Details」(研究室詳細資料) 面板中的密碼，然後貼到「Welcome」(歡迎使用) 對話方塊。按一下「Next」(下一步)。

   重要注意事項：請務必使用左側面板中的憑證，而非 Google Cloud 技能重點加強的憑證。 注意事項：如果使用自己的 Google Cloud 帳戶來進行這個研究室，可能會產生額外費用。

5. 按過後續的所有頁面：

   • 接受條款及細則。
   • 由於這是臨時帳戶，請勿新增救援選項或雙重驗證機制。
   • 請勿申請免費試用。

Cloud 控制台稍後會在這個分頁中開啟。

注意事項：按一下畫面左上方的導覽選單，即可在選單中查看 Google Cloud 產品與服務的清單。

啟動 Cloud Shell

Cloud Shell 是搭載多項開發工具的虛擬機器，提供永久的 5 GB 主目錄，而且在 Google Cloud 中運作。Cloud Shell 提供指令列存取權，方便您使用 Google Cloud 資源。

1. 點按 Google Cloud 控制台上方的「啟用 Cloud Shell」圖示 。

連線完成即代表已通過驗證，且專案已設為您的 PROJECT_ID。輸出內容中有一行宣告本工作階段 PROJECT_ID 的文字：

您在本工作階段中的 Cloud Platform 專案會設為「YOUR_PROJECT_ID」

gcloud 是 Google Cloud 的指令列工具，已預先安裝於 Cloud Shell，並支援 Tab 鍵自動完成功能。

2. (選用) 您可以執行下列指令來列出使用中的帳戶：

gcloud auth list

3. 點按「授權」。

4. 輸出畫面應如下所示：

輸出內容：

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

5. (選用) 您可以使用下列指令來列出專案 ID：

gcloud config list project

輸出內容：

[core] project = <project_ID>

輸出內容範例：

[core] project = qwiklabs-gcp-44776a13dea667a6 附註：如需有關 gcloud 的完整說明，請前往 Google Cloud 並參閱「gcloud CLI overview guide」(gcloud CLI 總覽指南)。

工作 1：啟用 Video Intelligence API

這個研究室已為您啟用 Cloud Video Intelligence API。

工作 2：設定授權

這個研究室會建立與 Google Cloud 專案相連的服務帳戶，並使用該帳戶進行授權。

1. 在 Cloud Shell 中執行下列指令，建立名稱為 quickstart 的新服務帳戶：

gcloud iam service-accounts create quickstart

2. 建立服務帳戶金鑰檔案，將 <your-project-123> 換成您的專案 ID：

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

3. 驗證服務帳戶，傳送服務帳戶金鑰檔案的位置：

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

4. 使用服務帳戶取得授權權杖：

gcloud auth print-access-token

權杖會顯示於輸出內容，您在後續步驟也會用到。

點選「Check my progress」確認目標已達成。 設定授權

工作 3：傳送註解影片要求

1. 執行指令，建立包含下列文字的 JSON 要求檔案，並儲存為 request.json：

cat > request.json <<EOF { "inputUri":"gs://spls/gsp154/video/train.mp4", "features": [ "LABEL_DETECTION" ] } EOF 注意： 為了簡化過程，這個研究室將公開火車影片做為 inputUri 的值，您在專案中也可使用。如果您不想用這支影片或執行的是私人專案，只要將影片上傳至 Cloud Storage，並提供 Cloud Storage URI (格式：gs://bucket/object) 做為 inputUri 的值，即可取代原本的影片。

2. 使用 curl 建立 videos:annotate 要求，傳送實體要求的檔案名稱：

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 會建立作業來處理要求。回應內容會包含作業名稱，大致應如下所示：

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

您將在後續步驟中使用這個作業名稱、位置和專案。

3. 使用下列指令碼呼叫 v1.operations 端點，要求作業資訊。將 PROJECTS、LOCATIONS 和 OPERATION_NAME 換成在前一指令中收到的值：

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'

現在您會看見作業的相關資訊。作業完成後，就會納入 done 欄位並設為 true：

{ "name": "projects/425437283751/locations/asia-east1/operations/17938636079131796601", "metadata": { "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.videointelligence.v1.Annota tionProgressMetadata", "progressMetadata": [ { "inputUri": "gs://spls/gsp154/video/train.mp4", "startTime": "2016-09-22T21:41:56.766091Z", "lastUpdateTime": "2016-09-22T21:42:03.889743Z" } ] }, ... }

4. 傳送要求後，請等待一段時間 (約一分鐘) 再重新執行指令，同一要求會傳回已加上註解的結果：

{ "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 } ] }, ...

您已將第一個要求傳送至 Cloud Video Intelligence API。

點選「Check my progress」確認目標已達成。 傳送註解影片要求

恭喜！

完成任務

這個自修研究室是「Baseline: Deploy & Develop」和「Baseline: Data, ML, AI」任務的一部分。「任務」是指一系列相關的研究室課程，這些研究室構成一個完整的學習路徑。完成任務後即可獲得徽章，以表彰您的成就。您可以公開展示徽章，並在線上履歷或社群媒體帳戶中加入徽章連結。只要報名參加包含本研究室的任務，就能立即取得完成學分。歡迎參閱「Google Cloud Skills Boost 目錄」，查看所有可以參加的任務。

後續步驟/瞭解詳情

這個研究室也包含在「Qwik Start」研究室系列中，此系列旨在帶您一窺 Google Cloud 的眾多功能。歡迎在「Google Cloud Skills Boost 目錄」中搜尋「Qwik Start」，看看接下來要參加哪個研究室！

Google Cloud 教育訓練與認證

協助您瞭解如何充分運用 Google Cloud 的技術。我們的課程會介紹專業技能和最佳做法，讓您可以快速掌握要領並持續進修。我們提供從基本到進階等級的訓練課程，並有隨選、線上和虛擬課程等選項，方便您抽空參加。認證可協助您驗證及證明自己在 Google Cloud 技術方面的技能和專業知識。

使用手冊上次更新日期：2023 年 9 月 13 日

研究室上次測試日期：2023 年 12 月 22 日

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