GSP154

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。

演習内容

このラボでは、次の方法について学びます。

• カスタム サービス アカウントの認可を設定する
• Video Intelligence API にアノテーション付き動画のリクエストを送信する

設定と要件

[ラボを開始] ボタンをクリックする前に

こちらの説明をお読みください。ラボには時間制限があり、一時停止することはできません。タイマーは、Google Cloud のリソースを利用できる時間を示しており、[ラボを開始] をクリックするとスタートします。

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、ラボのアクティビティを行います。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（推奨）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しないようにすることができます。

• ラボを完了するための時間（開始後は一時停止できません）

注: このラボでは、受講者アカウントのみを使用してください。別の Google Cloud アカウントを使用すると、そのアカウントに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

1. [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、表示されるダイアログでお支払い方法を選択してください。 右側の [ラボの設定とアクセス] パネルには、以下が表示されます。

   • [Google Cloud コンソールを開く] ボタン
   • このラボで使用する一時的な認証情報（ユーザー名とパスワード）
   • このラボを行うために必要なその他の情報（ある場合）

   ラボのタイマーはページの上部に表示され、残り時間が示されます。

2. [Google Cloud コンソールを開く] をクリックします（Chrome ブラウザを使用している場合は、右クリックして [シークレット ウィンドウで開く] を選択します）。

   ラボでリソースがスピンアップし、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場合は、[別のアカウントを使用] をクリックします。

3. 必要に応じて、下の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。

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

   [ラボの設定とアクセス] パネルでもユーザー名を確認できます。

4. [次へ] をクリックします。

5. 以下の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。

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

   [ラボの設定とアクセス] パネルでもパスワードを確認できます。

6. [次へ] をクリックします。

   重要: ラボで指定された認証情報を使用する必要があります。ご自身の Google Cloud アカウント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。

7. その後のページはクリックして先に進みます。

   • 利用規約に同意します。
   • 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。

しばらくすると、このタブで Google Cloud コンソールが開きます。

注: Google Cloud のプロダクトやサービスにアクセスするには、ナビゲーション メニューをクリックするか、[検索] フィールドにサービス名またはプロダクト名を入力します。

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。

1. 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。

2. ウィンドウで次の操作を行います。

   • Cloud Shell 情報ウィンドウで操作を進めます。
   • Cloud Shell が認証情報を使用して Google Cloud API を呼び出すことを承認します。

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 {{{project_0.project_id | "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。

3. （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

4. [承認] をクリックします。

出力:

ACTIVE: * ACCOUNT: {{{user_0.username | "ACCOUNT"}}} To set the active account, run: $ gcloud config set account `ACCOUNT`

5. （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_0.project_id | "PROJECT_ID"}}} 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. 認可を設定する

このラボでは、認可のために 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使用します。

1. 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

2. 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

3. 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

4. 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 2. アノテーション付き動画のリクエストを行う

注: このラボでは、Cloud Video Intelligence API があらかじめ有効になっています。

1. 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。

2. 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。

3. 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。

{ "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. 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

Video Intelligence API にアノテーション付き動画のリクエストを送信し、結果を受け取りました。

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 Skills 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: 2024 年 2 月 4 日

ラボの最終テスト日: 2023 年 12 月 22 日

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