Comment répondre à des questions vidéo à l'aide de Python

Dans ce guide, nous allons vous montrer comment créer un système de réponse à des questions vidéo à l'aide de Python.

Qu'il s'agisse d'extraire des informations du contenu vidéo, de répondre à des questions sur des actions ou des événements, ou d'améliorer des applications d'IA multimodales, ce didacticiel couvre les techniques essentielles pour traiter et comprendre les données vidéo.

À la fin, vous serez en mesure de relier les questions en langage naturel à des informations visuelles pertinentes, ce qui permettra d'obtenir des réponses intelligentes et chronométrées à partir de vidéos dans vos projets basés sur Python.

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Qu'est-ce que Réponse aux questions en vidéo?

Réponse aux questions en vidéo se concentre sur la réponse à des questions en langage naturel basées sur du contenu vidéo.

Il combine des techniques issues de la vision par ordinateur et du traitement du langage naturel pour comprendre les aspects visuels et temporels d'une vidéo, tels que les objets, les actions et les événements au fil du temps, et générer des réponses pertinentes.

Contrairement à l'assurance qualité basée sur l'image, l'assurance qualité vidéo doit raisonner sur des séquences d'images, ce qui la rend plus complexe et adaptée à des tâches telles que la synthèse de scènes, l'identification d'actions ou le suivi des modifications au fil du temps.

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Implémentation de la réponse aux questions vidéo en Python

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Accédez à l'API Eden AI

1. Inscrivez-vous : Visitez Eden AI et créez un compte gratuitement. Une fois inscrit, accédez à la section API pour obtenir votre clé API. Cette clé vous donnera accès à un large éventail de services d'IA, y compris la réponse aux questions vidéo.

2. Accédez à Technologies vidéo — Une fois connecté, rendez-vous dans la section Vidéo de la plateforme.

3. Sélectionnez la réponse à une question vidéo— Choisissez la fonction de réponse aux questions vidéo ou explorez les options avancées en fonction de vos besoins.

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Modèles de test en direct sur Eden AI

Eden AI propose une plateforme qui vous permet d'expérimenter différents modèles d'IA avant l'intégration, ce qui vous permet de comparer facilement les fournisseurs et de choisir celui qui correspond le mieux à vos besoins.

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Installez le module Requests de Python

Pour effectuer des requêtes HTTP en Python, vous aurez besoin de la bibliothèque de requêtes. Vous pouvez l'installer en utilisant pip :

pip install requests

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Préparez le code

Voici un exemple Python montrant comment envoyer une vidéo et une question à l'API d'Eden AI :

import requests

headers = {
    "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY_HERE"
}

url = "https://api.edenai.run/v2/video/question_answer"
json_payload = {
    "providers": "google",  # You can also test other providers like "amazon", "openai", etc.
    "file_url": "🔗 URL of your video",
    "text": "Describe this video?",
}

response = requests.post(url, json=json_payload, headers=headers)

result = response.json()
print(result["google"]["answer"])

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• En-tête d'autorisation: vous devez inclure votre clé API dans l'en-tête pour vous authentifier.
• URL_du fichier: il doit s'agir d'un lien direct vers votre fichier vidéo (hébergé en ligne).
• texte: La question en langage naturel à laquelle vous souhaitez que le modèle réponde.
• fournisseurs: Vous pouvez spécifier un ou plusieurs fournisseurs pris en charge par Eden AI.

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Interprétation des résultats

La réponse de l'API est un objet JSON. Voici un exemple de ce à quoi peut ressembler un résultat réussi :

{
  "google": {
    "answer": "A man is walking through a park and talking on the phone.",
    "status": "success"
  }
}

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Pourquoi Eden AI est le meilleur outil pour l'analyse des sentiments des entités

Assistance multifournisseurs

‍Accédez aux principaux fournisseurs de NLP tels que Google, IBM et Amazon via une API unique. Cette approche unifiée simplifie l'intégration de fonctionnalités avancées de traitement du langage dans vos applications.

Intégration facile

‍Eden AI propose une structure d'API claire et simple, ce qui rend la mise en œuvre rapide et sans tracas. Vous pouvez ajouter de puissantes fonctionnalités d'IA à votre système avec un minimum de configuration.

Évolutivité

‍Que vous créiez un petit prototype ou une application à grande échelle, Eden AI évolue sans effort pour répondre aux besoins de votre projet.

Tarification flexible

‍Commencez par des crédits gratuits et choisissez un plan de paiement à l'utilisation qui correspond à votre utilisation. La tarification d'Eden AI est conçue pour être rentable et évoluer en fonction de vos besoins.

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Conclusion

Dans ce guide, vous avez appris à implémenter la réponse à des questions vidéo en Python à l'aide de l'API Eden AI. Nous avons expliqué comment obtenir votre clé d'API, tester les fournisseurs et intégrer la fonctionnalité en quelques lignes de code.

L'assurance qualité vidéo est un outil puissant qui permet de mieux comprendre le contenu vidéo. Grâce à Eden AI, il est désormais plus facile que jamais d'accéder à cette fonctionnalité et de l'expérimenter sans avoir à créer vous-même des pipelines d'IA complexes.