Google API用于从youtube视频中提取标签

Google API是Google提供的一组开发工具和接口，用于开发者与Google服务进行交互和集成。其中包括了许多不同的API，其中之一就是用于从YouTube视频中提取标签的API。

这个API可以通过调用相关的接口，从YouTube视频中提取出视频的标签信息。标签是一种关键词或短语，用于描述视频的内容特征，可以帮助用户更好地搜索和浏览相关视频。通过提取标签，开发者可以获取到视频的关键信息，从而进行进一步的分析、处理或者展示。

Google API提供了一系列的功能和特性，使得开发者可以方便地使用和集成这些服务。对于从YouTube视频中提取标签的需求，可以使用YouTube Data API来实现。该API提供了丰富的功能，包括获取视频信息、搜索视频、管理用户的播放列表等。

推荐的腾讯云相关产品是腾讯云视频智能处理（VOD），它是腾讯云提供的一站式视频处理解决方案。通过使用腾讯云VOD，开发者可以方便地实现从视频中提取标签的功能。腾讯云VOD提供了丰富的视频处理能力，包括视频转码、视频截图、视频审核等，可以满足各种视频处理需求。

腾讯云视频智能处理（VOD）产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/vod

相关·内容

YouTube 的感知视频质量测量模型——UVQ

与具有数百万用于分类和识别的样本的数据集（如 ImageNet 和 YouTube-8M）相比，现有的 UGC-VQA 数据集要么规模较小（如 LIVE-Qualcomm 有从 54 个特定场景捕获的...我们从 YouTube-UGC 数据集中收集真实标签，并将影响质量感知的 UGC 因素分为三个高级类别：内容、失真和压缩。例如，没有有意义内容的视频将不会获得高质量的 MOS。...此外，现有的最有用的手工特征是从有限的样本中总结出来的，在更广泛的 UGC 案例中可能表现不佳。相比之下，机器学习在 UGC-VQA 中变得更加突出，因为它可以自动从大规模样本中学习特征。...前三个子网络，我们称为 ContentNet、DistortionNet 和 CompressionNet，用于提取质量特征（即内容、失真和压缩），第四个子网络称为 AggregationNet，用以将提取的特征映射生成质量评分...图7 UVQ 模型训练框架使用 UVQ 分析视频质量构建好 UVQ 模型后，我们用它来分析从 YouTube-UGC 中提取的样本的视频质量，并证明其可以提供质量评分以及单一质量指标得分，从而帮助我们了解视频质量的具体问题

5782 0

谷歌 TensorFlow 物理检测 API，目前最好的物体识别方案？

Google 的产品通常都是黑科技，所以笔者决定尝试一下这个新的 API，并用 YouTube 上的一个视频来进行检测。如下： ?...API 介绍里也提供了关于如何进行相关步骤的指导。此模型在样本图像上的表现不错（详见下图）： ? 运行视频接下来，用视频来测试此 API。此操作通过 Python moviepy 库来实现。...主要步骤如下：使用 VedioFileClip 方法从视频中提取图像 fl_image 方法可以快速从视频中抽取并替代图片。...使用此方法来将视频的每一帧提取出来将处理后的每帧图片合并为一个新的图像此段代码需要一定的时间（3-4秒的剪辑需要1分钟左右）。...只需要一小段代码，就可以准确识别并标记视屏中的人物。在有些情况下它的功能还有待提升。比如在下图中，它并不能识别出视屏中的鸭子。 ?

1.5K2 0

Google发布了一个新的Tensorflow物体识别API

这篇文章将带你测试这个新的API，并且把它应用在youtube上（可以在GitHub上获取用到的全部代码 https://github.com/priya-dwivedi/Deep-Learning/blob.../master/Object_Detection_Tensorflow_API.ipynb），结果如下： API概述这个API是用COCO（文本中的常见物体）数据集（http://mscoco.org...我使用了Python moviepy库，主要步骤如下：首先，使用VideoFileClip函数从视频中提取图像；然后使用fl_image函数在视频中提取图像，并在上面应用物体识别API。...fl_image是一个很有用的函数，可以提取图像并把它替换为修改后的图像。通过这个函数就可以实现在每个视频上提取图像并应用物体识别；最后，把所有处理过的图像片段合并成一个新视频。...再进一步，继续探索几个进一步探索这个API的想法：尝试一些准确率更高但成本也更高的模型，看看他们有什么不同；寻找加速这个API的方法，这样它就可以被用于车载装置上进行实时物体检测；谷歌也提供了一些技能来应用这些模型进行传递学习

7043 0

建立智能的解决方案：将TensorFlow用于声音分类

对于人类的语音识别，目前有很多不同的项目和服务，像Pocketsphinx，谷歌的语音API，以及其他等等。...它是基于有标签的YouTube视频片段，可以以两种格式下载: 1.每个片段的CSV文件描述，YouTube视频ID，开始时间，结束时间，以及一个或多个标签。...2.提取的音频特征存储为TensorFlow记录文件。这些特征与YouTube-8M模型兼容。这个解决方案还提供了TensorFlow VGGish模型作为特征提取器。...但是为了训练一个更复杂的模型(可能更准确)，你需要更大的内存（RAM），如GPU的视频内存来适应它。选择模型在这里可以提供完整的有描述的YouTube-8M模型。...https://research.google.com/audioset/download.html 改良版的YouTube-8M被用于训练和评估。

1.9K7 1

【详细教程】手把手教你开通YouTube官方API接口(youtube data api v3)

1.1 youtube介绍众所周知，youtube是目前全球最大的视频社交平台，该平台每天产生大量的视频内容，涵盖各种主题和类型，从音乐视频到教育内容，再到娱乐节目和新闻报道等。...1.2 分析价值与意义通过对youtube平台的视频内容（视频标题、视频描述、发布时间、视频标签等）和用户行为（如创作发布、视频点赞、视频评论、互动时间等）进行分析，可以帮助研究人员更加了解目标受众的喜好和兴趣...YouTube Data API v3是YouTube提供的一种API接口，允许开发人员访问和与YouTube的数据进行交互，包括视频、频道、播放列表和评论等内容。...它是构建与YouTube平台集成并利用其大量数据的应用程序的强大工具。youtube于2006年被Google公司高价收购，以下教程是Google开发者链接就顺理成章了。废话不多说了，进入正题！！!...，如下：在弹出的界面中，输入搜索框，选择youtube的api，如下：搜到的结果，点击跳转：启用API服务：2.4、创建凭据创建凭据（也就是API的key）：完成创建：创建成功界面：查看密钥：这样，就可以把

1512 0

教程 | 如何使用TensorFlow实现音频分类任务

简介有很多不同的项目和服务能够识别人类的语音，例如 Pocketsphinx、Google』s Speech API，等等。...我们发现的另一个解决方案是 Google AudioSet，它是基于有标签的 YouTube 视频片段，可以以两种格式下载：每一个视频片段都有 CSV 文件描述，包括 YouTube 视频 ID、起始时间和结束时间...、以及一个或多个标签。...Google AudioSet 数据集为我们提供的数据被分成了三部分：均衡的训练集、不均衡的训练集以及评估集。还有一个修正版的用于训练和评估的 YouTube-8M 模型。...数值越大，则说明输入文件中的音频属于该类别的概率比较大。 2. 从麦克风中捕捉并处理数据运行 python capture.py 开始从麦克风中无限制地采集数据。

3.3K7 1

谷歌开源最大手动注释视频数据集和 TensorFlow 模型性能调优工具

今天，为了促进视频理解方面的研究，我们发布了 YouTube-BoundingBoxes 数据集（https://research.google.com/youtube-bb/）。...这些边界框标记可用于训练利用时间信息以随时间进行识别，定位以及跟踪对象的模型。在视频中，带标记的对象可能完全被遮挡，并在后面的帧中重新出现。...YouTube边界框：用于视频对象检测的大型高精人类标注数据集 ? 摘要我们介绍了一个新的大型视频URL数据集——YouTube边界框（YT-BB），内含密集采样的、带对象边界框的注释。...该数据集由大约38万个19秒左右的视频片段组成，能够自动选择突出在自然背景中，没有经过编辑或后期处理的对象，记录质量与普通手机摄像机的记录质量类似。这些对象代表了MS COCO标签集的一个子集。...所有视频片段都由人工标注，带有高精度分类标签和每秒 1帧的边界框。大量连续使用精确度越来越高的人类注释，确保了每个类和边界框（每个都紧密贴合对象边界）的标签精度高于95%。

1.8K8 0

训练Tensorflow的对象检测API能够告诉你答案

背景：最近我们看到了一篇文章，关于如何用于你自己的数据集，训练Tensorflow的对象检测API。这篇文章让我们对对象检测产生了关注，正巧圣诞节来临，我们打算用这种方法试着找到圣诞老人。...为了收集数据，我们编写了一个流处理器，它使用VLC（多媒体播放器）从任何在线资源流播放视频，并从中捕获帧。流处理器在视频中捕获帧，而不需要等待视频加载。...在ASCII上圣诞老人冲浪的视频下面是我们收集的不同类型的圣诞老人照片的一小部分。所有这些图片都是从YouTube上收集的。正如你所看到的，有不同类型的动画版和真人版圣诞老人。 ?...真人版圣诞老人输出模型训练结束后，该模型被导出用于在不同图像上进行测试。为了导出模型，我们选择了从训练工作中获得的最新的检查点，并将其输出到一个冻结的推理图中。...搜索中提取图像，并试图在还原的图像中找到圣诞老人。

1.4K8 0

在对比了 GitHub 5000 个 Python 项目之后，我们精选出了这 36 个！

Manim 是解释性数学视频的动画引擎。用于以编程方式创建精确的动画，如 3Blue1Brown 的视频中所展示的样例。 https://github.com/3b1b/manim 2....这是一个命令行 python 程序，用于搜索 Google Images 上的关键字 / 关键短语，并可选择将图像下载到本地计算机；还可以从另一个 python 文件调用此脚本。...接收 GIF，短视频或查询 Tenor GIF API 并将其转换为动画 ASCII 艺术。使用 ANSI 转义序列执行动画和颜色支持。...Camelot 是一个 Python 库，任何人都可以轻松地从 PDF 文件中提取表格！ https://github.com/socialcopsdev/camelot 14. Sclack ?...datasheets 是一个用于与 Google 表格连接的库，包括从 Google 表格中读取、写入数据和修改 Google 表格的格式 https://github.com/Squarespace/

1.7K2 0

轻松获取在线媒体：视频下载工具推荐

无论是从流行视频网站如YouTube、优酷、BiliBili 等下载视频和音频，还是从网页中获取感兴趣的图片，这些项目都能满足你的需求。...添加的新功能包括：赞助商移除: 利用API标记/删除YouTube视频中的赞助商部分格式排序: 更改默认格式排序选项以优先选择更高分辨率、更好编解码器而不仅仅使用更大比特率，并且现在可以使用-S指定排序顺序进行格式选择...（这比简单地使用“--format”容易得多）自动从浏览器提取 Cookie 基于时间戳或章节部分下载视频，支持多线程碎片下载针对 Youtube 的增强 soimort/you-get Stars...你可以通过它来：从流行网站如YouTube, Youku等下载视频/音频。在您的媒体播放器中在线观看视频。无需浏览器，免受广告干扰。通过爬取网页来下载感兴趣的图片。下载任意二进制文件。...该项目具有以下优点：可以方便地从YouTube上获取喜欢的内容。支持多种不同格式和清晰度选择。可以自动嵌入字幕并注入媒体标签等功能。

3954 0

独家 | 教你用Scrapy建立你自己的数据集（附视频）

像许多网站一样，该网站具有自己的结构、形式，并具有大量可访问的有用数据，但由于没有结构化的API，很难从站点获取数据。...如果您感到迷惑，可以在新标签页打开这个视频（https://www.youtube.com/watch?v=O_j3OTXw2_E）。...在本教程中，我使用的是Google Chrome。...我们将使用可用于从HTML文档中选择元素的XPath。我们所要做的第一件事是尝试获得提取单个筹款活动链接的xpath表达式。首先，我们查看筹款活动的链接大致分布在HTML的哪个位置。...退出scrapy shell： exit() ITEMS 爬取的主要目标是从非结构化数据源（通常是网页）中提取结构化数据。 Scrapy爬虫可以将提取的数据以Python dicts的形式返回。

1.8K8 0

分析Youtube数据的文本分类技术

对于这个问题，需要一些关于属于不同类别的视频的元数据。欢迎手动收集数据并构建数据集。将使用Youtube API v3。它是由Google自己创建的，通过一段专门编写的代码与Youtube进行交互。...注意：Youtube API与Google提供的任何其他API一样，适用于配额系统。根据您的计划，每封电子邮件每天/每月都会提供一套配额。...API的文档非常简单，在使用8个以上的电子邮件帐户来补偿所需的配额后，收集了以下数据并将其存储在.csv文件中。如果希望将此数据集用于自己的项目，可以在此处下载。...final_descriptions, 'Category': category}) data.to_csv('Collected_data_raw.csv') 注意：可以自由地探索一种称为Web Scraping的技术，该技术用于从网站中提取数据...这称为标签编码。最后关注每个样本的主要信息 - 原始文本数据。为了从文本中提取数据作为特征并以数字格式表示它们，一种非常常见的方法是对它们进行矢量化。

1.5K4 0

全面指南：通过机器学习对Youtube视图进行预测

1.4K6 0

20种用于计算机视觉的免费图像数据集

图像数据可以采用不同的形式，例如视频序列，从多个角度不同的摄像机查看的图像或来自医疗扫描仪的多维数据。...Google’s Open Images：“Creative Commons”项目下有900万个URL的图像集合，这些图像已使用6,000多个类别的标签进行了注释。...Youtube-8M：带有标签的大规模数据集，由数百万个YouTube视频ID组成，带有超过3,800多个视觉实体的注释。...Labelled Faces in the Wild：13,000个带标签的人脸图像，用于开发涉及面部识别的应用。...视频结构化是一种视频内容信息提取的技术，它对视频内容按照语义关系，采用时空分割、特征提取、对象识别等处理手段，组织成可供计算机和人理解的文本信息的技术。

1.5K3 1

收藏 | 全网最大机器学习数据集，视觉、NLP、音频都在这了

Google Open Images V4 Open Images 是一个包含约 900 万个 URL 图像的数据集，这些图像具有包含数千个类别的图像级标签和边界框注释。 5....Youtube-8M 2018 YouTube- 8M 是一个大型的带标签的视频数据集，由数百万个 YouTube 视频 ID 和来自4700 多个视觉实体的不同词汇表的相关标签组成，包含大量的视频画面信息...Facebook bAbI 一个用于自动文本理解和推理的数据集。 9. MS MARCO 微软机器阅读理解数据集 (MS MARCO) 是一个用于阅读理解和问题回答的新型大型数据集。...在 MS MARCO 中，所有问题都是从真实的匿名用户查询中提取的。数据集中的答案来自上下文段落，这些段落使用 Bing 搜索引擎从真实的 web 文档中提取。...Google Audioset AudioSet 由 632 个音频事件类的扩展本体和来自 YouTube 视频的 2084320 个带有人类标记的 10 秒声音片段组成。

9482 0

学TikTok不一定要做短视频，谷歌想把YouTube打造成购物平台

这就意味着，作为全球最大的视频网站，YouTube已经开始要求创作者使用其软件进一步追踪视频中的产品。随后这些数据将被链接到Google的分析和购物工具中去。...YouTube live中发送的连接但这次提供给视频创作者的工具则提供了更为切实的消费场景，毕竟直接在视频中添加货品相关的标签（Tag），当用户浏览到与商品相关的节点时，弹出的标签可以让消费者更快速且直接的通过点击标签...INS购物标签进一步来看啊，INS也表示很快会在短视频应用Reels中加入相似的购物标签的意图。...毕竟，从国内开始进入移动互联网时代以来，移动化几乎早已成为恒久不变的课题，虽然在移动端Google还拥有安卓这一大杀器，但相比有自己手机的苹果而言，安卓的优势并不明显。...在这些视频中，创作者们在直播中兜售商品。随即，谷歌还对电子商务和支付部门进行了调整。

5594 1

百度PaddlePaddle开源视频分类模型Attention Cluster，曾夺挑战赛冠军

机器之心发布百度PaddlePaddle 百度深度学习框架 PaddlePaddle 最近开源了用于视频分类的 Attention Cluster 模型。...Attention Cluster 模型视频分类问题在视频标签、监控、自动驾驶等领域有着广泛的应用，但它同时也是计算机视觉领域面临的一项重要挑战之一。...其次，视频帧中的局部特征有时就足够表达出视频的类别。比如图 1（中），通过一些局部特征，如牙刷、水池，就能够分辨出『刷牙』这个动作。...为了适用于 PaddlePaddle 训练，需要将下载好的 TFRecord 文件格式转成了 pickle 格式，转换脚本请使用 PaddlePaddle 提供的脚本 dataset/youtube8m...数据预处理说明：模型读取 Youtube-8M 数据集中已抽取好的 rgb 和 audio 数据，对于每个视频的数据，均匀采样 100 帧，该值由配置文件中的 seg_num 参数指定。

9734 0

2016 年不容错过的 30 个机器学习视频、教程＆课程

本教程介绍了如何使用 scikit-learn 从现实世界文本中构造和评估预测模型。学完本教程，你应该能够利用文本数据构造预测模型，以及特征提取、模型构造和模型评估。...这个谷歌数据科学团队的视频能让我们了解机器学习最新的一些突破。团队从语音识别机器背后的机制讲起，介绍了如何在图形上使用机器学习，机器学习如何使图像分类和智能回复成为可能。...这个视频中，演讲者介绍了谷歌的文化部门如何将机器学习用于艺术和文化，带你了解机器学习所能做到的各种有趣的任务，例如训练机器玩超级马里奥游戏，使用机器学习创造精巧的艺术拼贴画，创造图像和影像。...在这段视频中，斯坦福大学遗传学和计算机科学助理教授 Anshul Kundaje 解释了机器学习如何用于这一目的，以及健康个体的基因组如何与有特定疾病的家庭成员进行比较以鉴定疾病相关的遗传变异。...这个视频中，Google 的机器学习团队介绍他们如何使用机器学习构造此前我们无法想象的产品。

9855 0

这份GitHub 2.3k星的ML论文清单拿好，工作用得上

图形优化信息提取弱监督生成效率验证和A/B测试伦理道德实践失败目前标星2.3k。...而这份清单，收集了电商、视频、音乐、课程种种不同业务的推荐算法技术博客/论文。 ?...论文链接： https://arxiv.org/abs/1905.06874 在视频个性化推荐方面，YouTube、网飞、TikTok的技术方案都有收录。 ?...而后，研究人员还在论文中分享了从设计、迭代到维护一个拥有海量用户的大规模推荐系统这个过程中，获得的实践经验和启示。...比如Google Photos在给照片打标签时，曾经严重翻车：把黑人标记成了“大猩猩”。

4064 0

视频分割在移动端的算法进展综述

SIGAI特约作者陈泰红研究方向：机器学习、图像处理语义分割任务要求给图像上的每一个像素赋予一个带有语义的标签，视频语义分割任务是要求给视频中的每一帧图像上的每一个像素赋予一个带有语义的标签...视频分割是一项广泛使用的技术，电影电视特效、短视频直播等可以用该技术将场景中的前景从背景中分离出来，通过修改或替换背景，可以将任务设置在现实不存在不存在或不易实现的场景、强化信息的冲击力。...，详细介绍Google为youtube app设计的移动端视频分割方法，以及CVPR2019视频分割领域取得的最新进展，简单介绍RVOS、重点介绍在分割精度和实时性取得平衡的FEELVOS和SiamMask...在视频处理过程中，视频中每一帧的每一个object经过backbone提取基础特征和embedding layer提取embedding特征。...图 13 RVOS网络架构 zero-shot VOS从视频序列中分割没有任何先验知识的目标，模型必须检测和分割出现在视频中的目标。

2K1 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云