有几种强大的 API 可用于视频分析，每种 API 都提供针对不同用例量身定制的独特功能。 Google Cloud Video Intelligence API 是对象检测、面部识别和内容审核的理想选择。 Amazon Rekognition 提供了类似的功能，并提供其他工具，如名人识别和自定义标签。 Microsoft Azure Video Analyzer 在将视频数据与其他 Azure 服务（例如 IoT 或 AI 模型）集成以实现端到端解决方案方面表现出色。 像 OpenCV 的 AI Kit (OAK) 软硬件堆栈这样的开源选项也适用于需要无需云依赖的设备上处理的开发人员。 这些 API 可以处理运动检测、场景分割和实时分析等任务，使其适用于安全、零售或媒体等行业。
例如，Google 的 API 可以识别存储或流式视频中的特定对象（例如，汽车、动物）并标记露骨内容，这对于自动执行内容审核的媒体平台非常有用。 Amazon Rekognition 的“人脸搜索”功能允许开发人员构建将人脸与数据库进行比较的系统，非常适合安全应用程序。 Azure 的优势在于混合场景：制造工厂可以使用它来分析实时摄像头馈送以查找设备故障，并通过 Azure IoT Hub 触发警报。 OpenCV OAK 设备虽然需要更多设置，但可以为机器人或边缘计算提供低延迟处理。 许多 API 还支持自定义模型集成； 例如，您可以训练 PyTorch 模型来检测专用对象，并将其与 AWS Rekognition 的基线功能一起部署。
选择 API 时，请考虑成本、延迟和可扩展性等因素。 基于云的服务（Google、AWS、Azure）通常按处理的每分钟视频收费，这对于大型数据集来说会累积起来，但需要的最小基础设施管理。 开源工具可以降低成本，但需要更多的技术专业知识。 对于实时用例，请测试 API 的流式传输功能：Azure 的 Live Video Analytics 支持亚秒级延迟，而 AWS 提供 Kinesis Video Streams 用于可扩展的实时数据摄取。 文档和 SDK 质量也很重要 — Google 和 AWS 提供 Python、Java 和 Node.js 中的大量代码示例，而 OpenCV 的文档假定您熟悉计算机视觉概念。 从免费层开始，在扩展之前评估性能。