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C#으로 Video Intelligence API 사용

1. 개요

Google Cloud Video Intelligence API를 통해 개발자는 Google 동영상 분석 기술을 애플리케이션의 일부로 사용할 수 있습니다.

다음과 같은 용도로 사용할 수 있습니다.

라벨 감지: 동영상에서 개, 꽃, 사람과 같은 객체를 감지합니다.
유해성 콘텐츠 감지: 동영상 내의 성인용 콘텐츠를 감지합니다.
장면 변화 감지: 동영상 내의 장면 변화를 감지합니다.

REST API를 사용하면 사용자는 전체 동영상, 세그먼트, 장면, 프레임당 수준의 문맥 정보로 로컬 또는 Google Cloud Storage에 저장된 동영상에 주석을 달 수 있습니다.

이 Codelab에서는 C#과 함께 Video Intelligence API를 사용하는 방법을 중점적으로 알아봅니다. 또한 동영상의 라벨, 장면 변화, 선정적인 콘텐츠 감지를 분석하는 방법을 알아봅니다.

학습할 내용

Cloud Shell 사용 방법
Video Intelligence API를 사용 설정하는 방법
API 요청 인증 방법
C#용 Google Cloud 클라이언트 라이브러리를 설치하는 방법
동영상의 라벨 분석 방법
동영상의 장면 변화를 분석하는 방법
유해성 콘텐츠 감지를 위해 동영상을 분석하는 방법

필요한 항목

Google Cloud Platform 프로젝트
브라우저(Chrome, Firefox 등)
C# 사용에 관한 지식

설문조사

이 튜토리얼을 어떻게 사용하실 계획인가요?

읽기만 할 계획입니다

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중급

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<ph type="x-smartling-placeholder"></ph> 초보자

중급

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2. 설정 및 요구사항

자습형 환경 설정

Google Cloud Console에 로그인하여 새 프로젝트를 만들거나 기존 프로젝트를 재사용합니다. 아직 Gmail이나 Google Workspace 계정이 없는 경우 계정을 만들어야 합니다.

프로젝트 이름은 이 프로젝트 참가자의 표시 이름입니다. 이는 Google API에서 사용하지 않는 문자열이며 언제든지 업데이트할 수 있습니다.
프로젝트 ID는 모든 Google Cloud 프로젝트에서 고유하며, 변경할 수 없습니다(설정된 후에는 변경할 수 없음). Cloud 콘솔은 고유한 문자열을 자동으로 생성합니다. 일반적으로는 신경 쓰지 않아도 됩니다. 대부분의 Codelab에서는 프로젝트 ID (일반적으로 PROJECT_ID로 식별됨)를 참조해야 합니다. 생성된 ID가 마음에 들지 않으면 다른 임의 ID를 생성할 수 있습니다. 또는 직접 시도해 보고 사용 가능한지 확인할 수도 있습니다. 이 단계 이후에는 변경할 수 없으며 프로젝트 기간 동안 유지됩니다.
참고로 세 번째 값은 일부 API에서 사용하는 프로젝트 번호입니다. 이 세 가지 값에 대한 자세한 내용은 문서를 참고하세요.

다음으로 Cloud 리소스/API를 사용하려면 Cloud 콘솔에서 결제를 사용 설정해야 합니다. 이 Codelab 실행에는 많은 비용이 들지 않습니다. 이 튜토리얼이 끝난 후에 요금이 청구되지 않도록 리소스를 종료하려면 만든 리소스 또는 프로젝트를 삭제하면 됩니다. Google Cloud 신규 사용자는 300달러(USD) 상당의 무료 체험판 프로그램에 참여할 수 있습니다.

Cloud Shell 시작

Google Cloud를 노트북에서 원격으로 실행할 수 있지만, 이 Codelab에서는 Cloud에서 실행되는 명령줄 환경인 Google Cloud Shell을 사용합니다.

Cloud Shell 활성화

Cloud Console에서 Cloud Shell 활성화를 클릭합니다.

Cloud Shell을 처음 시작하는 경우에는 무엇이 있는지 설명하는 중간 화면이 표시됩니다. 중간 화면이 표시되면 계속을 클릭합니다.

Cloud Shell을 프로비저닝하고 연결하는 데 몇 분 정도만 걸립니다.

가상 머신에는 필요한 개발 도구가 모두 들어 있습니다. 영구적인 5GB 홈 디렉터리를 제공하고 Google Cloud에서 실행되므로 네트워크 성능과 인증이 크게 개선됩니다. 이 Codelab에서 대부분의 작업은 브라우저를 사용하여 수행할 수 있습니다.

Cloud Shell에 연결되면 인증이 완료되었고 프로젝트가 자신의 프로젝트 ID로 설정된 것을 확인할 수 있습니다.

Cloud Shell에서 다음 명령어를 실행하여 인증되었는지 확인합니다.

gcloud auth list

명령어 결과

 Credentialed Accounts
ACTIVE  ACCOUNT
*       <my_account>@<my_domain.com>

To set the active account, run:
    $ gcloud config set account `ACCOUNT`

Cloud Shell에서 다음 명령어를 실행하여 gcloud 명령어가 프로젝트를 알고 있는지 확인합니다.

gcloud config list project

명령어 결과

[core]
project = <PROJECT_ID>

또는 다음 명령어로 설정할 수 있습니다.

gcloud config set project <PROJECT_ID>

명령어 결과

Updated property [core/project].

3. Video Intelligence API 사용 설정

Video Intelligence API를 사용하려면 먼저 이 API를 사용 설정해야 합니다. Cloud Shell에서 다음 명령어를 사용하여 API를 사용 설정할 수 있습니다.

gcloud services enable videointelligence.googleapis.com

4. C#용 Google Cloud Video Intelligence API 클라이언트 라이브러리 설치

먼저 Video Intelligence API 샘플을 실행하는 데 사용할 간단한 C# 콘솔 애플리케이션을 만듭니다.

dotnet new console -n VideoIntApiDemo

애플리케이션이 생성되고 종속 항목이 해결된 것을 확인할 수 있습니다.

The template "Console Application" was created successfully.
Processing post-creation actions...
...
Restore succeeded.

그런 다음 VideoIntApiDemo 폴더로 이동합니다.

cd VideoIntApiDemo/

프로젝트에 Google.Cloud.VideoIntelligence.V1 NuGet 패키지를 추가합니다.

dotnet add package Google.Cloud.VideoIntelligence.V1

info : Adding PackageReference for package 'Google.Cloud.VideoIntelligence.V1' into project '/home/atameldev/VideoIntApiDemo/VideoIntApiDemo.csproj'.
log  : Restoring packages for /home/atameldev/VideoIntApiDemo/VideoIntApiDemo.csproj...
...
info : PackageReference for package 'Google.Cloud.VideoIntelligence.V1' version '1.0.0' added to file '/home/atameldev/VideoIntApiDemo/VideoIntApiDemo.csproj'.

이제 Video Intelligence API를 사용할 준비가 되었습니다.

5. 라벨 인식

라벨 분석은 로컬 또는 Google Cloud Storage에 저장된 동영상의 라벨을 감지합니다. 이 섹션에서는 동영상에서 Google Cloud Storage에 저장된 라벨을 분석합니다.

먼저 Cloud Shell의 오른쪽 상단에서 코드 편집기를 엽니다.

VideoIntApiDemo 폴더 내의 Program.cs 파일로 이동하여 코드를 다음으로 바꿉니다.

using System;
using System.Collections.Generic;
using Google.Cloud.VideoIntelligence.V1;

namespace VideoIntApiDemo
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            var client = VideoIntelligenceServiceClient.Create();
            var request = new AnnotateVideoRequest
            {
                InputUri = "gs://cloud-samples-data/video/gbikes_dinosaur.mp4",
                Features = { Feature.LabelDetection }
            };
            var op = client.AnnotateVideo(request).PollUntilCompleted();
            foreach (var result in op.Result.AnnotationResults)
            {
                PrintLabels("Video", result.SegmentLabelAnnotations);
                PrintLabels("Shot", result.ShotLabelAnnotations);
                PrintLabels("Frame", result.FrameLabelAnnotations);
            }
        }

        static void PrintLabels(string labelName,
            IEnumerable<LabelAnnotation> labelAnnotations)
        {
            foreach (var annotation in labelAnnotations)
            {
                Console.WriteLine($"{labelName} label: {annotation.Entity.Description}");
                foreach (var entity in annotation.CategoryEntities)
                {
                    Console.WriteLine($"{labelName} label category: {entity.Description}");
                }
                foreach (var segment in annotation.Segments)
                {
                    Console.Write("Segment location: ");
                    Console.Write(segment.Segment.StartTimeOffset);
                    Console.Write(":");
                    Console.WriteLine(segment.Segment.EndTimeOffset);
                    Console.WriteLine($"Confidence: {segment.Confidence}");
                }
            }
        }
    }
}

1~2분 정도 코드를 살펴보고 동영상에 라벨이 지정되는 방식을 확인해 보세요*.*

Cloud Shell로 돌아가서 앱을 실행합니다.

dotnet run

Video Intelligence API가 라벨을 추출하는 데 몇 초 정도 걸리지만 최종적으로 다음과 같은 출력이 표시됩니다.

Video label: bicycle
Video label category: vehicle
Segment location: "0s":"42.766666s"
Confidence: 0.475821
Video label: tyrannosaurus
Video label category: dinosaur
Segment location: "0s":"42.766666s"
Confidence: 0.4222222
Video label: tree
Video label category: plant
Segment location: "0s":"42.766666s"
Confidence: 0.4231415
...

요약

이 단계에서는 Video Intelligence API를 사용하여 동영상의 모든 라벨을 나열할 수 있었습니다. 자세한 내용은 라벨 인식 페이지를 참조하세요.

6. 장면 변화 감지

Video Intelligence API를 사용하여 로컬 또는 Google Cloud Storage에 저장된 동영상의 장면 변화를 감지할 수 있습니다. 이 섹션에서는 Google Cloud Storage에 있는 파일의 장면 변화에 대한 동영상 분석을 수행합니다.

장면 변화를 감지하려면 VideoIntApiDemo 폴더 내의 Program.cs 파일로 이동하여 코드를 다음으로 바꿉니다.

using System;
using Google.Cloud.VideoIntelligence.V1;

namespace VideoIntApiDemo
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            var client = VideoIntelligenceServiceClient.Create();
            var request = new AnnotateVideoRequest
            {
                InputUri = "gs://cloud-samples-data/video/gbikes_dinosaur.mp4",
                Features = { Feature.ShotChangeDetection }
            };
            var op = client.AnnotateVideo(request).PollUntilCompleted();
            foreach (var result in op.Result.AnnotationResults)
            {
                foreach (var annotation in result.ShotAnnotations)
                {
                    Console.Out.WriteLine("Start Time Offset: {0}\tEnd Time Offset: {1}",
                        annotation.StartTimeOffset, annotation.EndTimeOffset);
                }
            }
        }
    }
}

1~2분 정도 시간을 내어 코드를 연구하고 샷 감지가 어떻게 수행되는지 알아보십시오.

Cloud Shell로 돌아가서 앱을 실행합니다. 다음과 같은 출력이 표시됩니다.

dotnet run

다음과 같은 출력이 표시됩니다.

Start Time Offset: "0s" End Time Offset: "5.166666s"
Start Time Offset: "5.233333s"  End Time Offset: "10.066666s"
Start Time Offset: "10.100s"    End Time Offset: "28.133333s"
Start Time Offset: "28.166666s" End Time Offset: "42.766666s"

요약

이 단계에서는 Video Intelligence API를 사용하여 Google Cloud Storage에 저장된 파일의 장면 변화를 감지할 수 있었습니다. 장면 변경사항에 대해 자세히 알아보세요.

7. 유해성 콘텐츠 감지

유해성 콘텐츠 감지는 동영상 내 성인용 콘텐츠를 감지합니다. 성인용 콘텐츠는 일반적으로 만 18세 이상에게 적합하며 과도한 노출, 성행위, 포르노 (만화 또는 애니메이션 포함)를 포함하되 이에 국한되지 않습니다. 응답에는 VERY_UNLIKELY부터 VERY_LIKELY까지 버킷화된 가능성 값이 포함됩니다.

유해성 콘텐츠 감지는 동영상을 평가할 때 프레임 단위로 평가하며, 시각적 콘텐츠만 고려합니다. 동영상의 오디오 구성요소는 선정적인 콘텐츠 수준을 평가하는 데 사용되지 않습니다.

선정적인 콘텐츠를 감지하려면 VideoIntApiDemo 폴더 내의 Program.cs 파일로 이동하여 코드를 다음으로 바꿉니다.

using System;
using Google.Cloud.VideoIntelligence.V1;

namespace VideoIntApiDemo
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            var client = VideoIntelligenceServiceClient.Create();
            var request = new AnnotateVideoRequest
            {
                InputUri = "gs://cloud-samples-data/video/gbikes_dinosaur.mp4",
                Features = { Feature.ExplicitContentDetection }
            };
            var op = client.AnnotateVideo(request).PollUntilCompleted();
            foreach (var result in op.Result.AnnotationResults)
            {
                foreach (var frame in result.ExplicitAnnotation.Frames)
                {
                    Console.WriteLine("Time Offset: {0}", frame.TimeOffset);
                    Console.WriteLine("Pornography Likelihood: {0}", frame.PornographyLikelihood);
                    Console.WriteLine();
                }
            }
        }
    }
}

1~2분 정도 시간을 내어 코드를 살펴보고 유해성 콘텐츠 감지가 어떻게 수행되었는지 확인해 보세요*.*

Cloud Shell로 돌아가서 앱을 실행합니다.

dotnet run

몇 초 정도 걸릴 수 있지만 최종적으로 다음과 같은 출력이 표시됩니다.

dotnet run

Time Offset: "0.056149s"
Pornography Likelihood: VeryUnlikely

Time Offset: "1.166841s"
Pornography Likelihood: VeryUnlikely
...
Time Offset: "41.678209s"
Pornography Likelihood: VeryUnlikely

Time Offset: "42.596413s"
Pornography Likelihood: VeryUnlikely

요약

이 단계에서는 Video Intelligence API를 사용하여 동영상에서 유해성 콘텐츠 감지를 수행할 수 있었습니다. 유해성 콘텐츠 감지에 대해 자세히 알아보세요.

8. 축하합니다.

C#을 사용하여 Video Intelligence API를 사용하는 방법을 알아봤습니다.

삭제

이 빠른 시작에서 사용한 리소스 비용이 Google Cloud Platform 계정에 청구되지 않도록 하는 방법은 다음과 같습니다.

Cloud Platform 콘솔로 이동합니다.
종료할 프로젝트를 선택한 후 '삭제'를 클릭하세요. 상단: 프로젝트 삭제가 예약됩니다.

자세히 알아보기

Google Cloud Video Intelligence API: https://cloud.google.com/video-intelligence/docs/
Google Cloud Platform의 C#/.NET: https://cloud.google.com/dotnet/
Google Cloud .NET 클라이언트: https://googlecloudplatform.github.io/google-cloud-dotnet/

라이선스

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