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，將實際信號與雜訊分離。

學習內容

本研究室的內容包括：

• 為自訂服務帳戶設定授權
• 將註解影片要求傳送至 Video Intelligence API

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」窗格會顯示下列項目：

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

2. 點選「Open Google Cloud console」；如果使用 Chrome 瀏覽器，也能按一下滑鼠右鍵，然後選取「在無痕式視窗中開啟連結」。

   接著，實驗室會啟動相關資源並開啟另一個分頁，當中顯示「登入」頁面。

   提示：您可以在不同的視窗中並排開啟分頁。

   注意：如果頁面中顯示「選擇帳戶」對話方塊，請點選「使用其他帳戶」。

3. 如有必要，請將下方的 Username 貼到「登入」對話方塊。

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   您也可以在「Lab Details」窗格找到 Username。

4. 點選「下一步」。

5. 複製下方的 Password，並貼到「歡迎使用」對話方塊。

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   您也可以在「Lab Details」窗格找到 Password。

6. 點選「下一步」。

   重要事項：請務必使用實驗室提供的憑證，而非自己的 Google Cloud 帳戶憑證。 注意：如果使用自己的 Google Cloud 帳戶來進行這個實驗室，可能會產生額外費用。

7. 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。

Google Cloud 控制台稍後會在這個分頁開啟。

注意：如要查看列出 Google Cloud 產品和服務的選單，請點選左上角的「導覽選單」。

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：設定授權

在本研究室中，您會建立與 Google Cloud 專案連結的服務帳戶，並使用該帳戶設定授權。

1. 在 Cloud Shell 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 2：傳送註解影片要求

注意：本研究室已預先啟用 Cloud Video Intelligence API。

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！

您成功將註解影片要求傳送至 Video Intelligence API，並取得結果。

後續行動/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」，選擇下個想參加的研究室！

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：2024 年 2 月 4 日

研究室上次測試日期：2023 年 12 月 22 日

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