A Detecção do SafeSearch identifica conteúdo adulto ou
violento em uma imagem. Esse recurso usa cinco categorias
(adult
, spoof
, medical
, violence
e racy
) e retorna a probabilidade de que cada uma esteja
presente em determinada imagem. Veja
detalhes sobre esses campos na página SafeSearchAnnotation.
Solicitações de detecção do SafeSearch
Configurar o projeto Google Cloud e a autenticação
Se você ainda não criou um projeto do Google Cloud , faça isso agora. Expanda esta seção para instruções.
- Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.
-
In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
-
Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.
-
Enable the Vision API.
-
Install the Google Cloud CLI.
-
Se você estiver usando um provedor de identidade externo (IdP), primeiro faça login na CLI gcloud com sua identidade federada.
-
Para inicializar a CLI gcloud, execute o seguinte comando:
gcloud init
-
In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
-
Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.
-
Enable the Vision API.
-
Install the Google Cloud CLI.
-
Se você estiver usando um provedor de identidade externo (IdP), primeiro faça login na CLI gcloud com sua identidade federada.
-
Para inicializar a CLI gcloud, execute o seguinte comando:
gcloud init
- BASE64_ENCODED_IMAGE: a representação
base64 (string ASCII) dos dados da imagem binária. Essa string precisa ser semelhante à seguinte:
/9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==
- PROJECT_ID: o ID do projeto do Google Cloud .
- CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI: o caminho para um arquivo de imagem
válido em um bucket do Cloud Storage. Você precisa ter, pelo menos, privilégios de leitura para o arquivo.
Exemplo:
gs://my-storage-bucket/img/image1.png
- PROJECT_ID: o ID do projeto do Google Cloud .
Detecção de conteúdo explícito em uma imagem local
Use a API Vision para detectar atributos em um arquivo de imagem local.
Para solicitações REST, envie o conteúdo do arquivo de imagem como uma string codificada em base64 no corpo da sua solicitação.
Para solicitações gcloud
e da biblioteca de cliente, especifique o caminho para uma imagem local na
sua solicitação.
REST
Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:
Método HTTP e URL:
POST https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate
Corpo JSON da solicitação:
{ "requests": [ { "image": { "content": "BASE64_ENCODED_IMAGE" }, "features": [ { "type": "SAFE_SEARCH_DETECTION" }, ] } ] }
Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:
curl
Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json
e execute o comando a seguir:
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate"
PowerShell
Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json
e execute o comando a seguir:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_ID" }
Invoke-WebRequest `
-Method POST `
-Headers $headers `
-ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
-InFile request.json `
-Uri "https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate" | Select-Object -Expand Content
Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:
{ "responses": [ { "safeSearchAnnotation": { "adult": "UNLIKELY", "spoof": "VERY_UNLIKELY", "medical": "VERY_UNLIKELY", "violence": "LIKELY", "racy": "POSSIBLE" } } ] }
Go
Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Go no Guia de início rápido do Vision: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API VisionGo.
Para autenticar no Vision, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.
// detectSafeSearch gets image properties from the Vision API for an image at the given file path.
func detectSafeSearch(w io.Writer, file string) error {
ctx := context.Background()
client, err := vision.NewImageAnnotatorClient(ctx)
if err != nil {
return err
}
f, err := os.Open(file)
if err != nil {
return err
}
defer f.Close()
image, err := vision.NewImageFromReader(f)
if err != nil {
return err
}
props, err := client.DetectSafeSearch(ctx, image, nil)
if err != nil {
return err
}
fmt.Fprintln(w, "Safe Search properties:")
fmt.Fprintln(w, "Adult:", props.Adult)
fmt.Fprintln(w, "Medical:", props.Medical)
fmt.Fprintln(w, "Racy:", props.Racy)
fmt.Fprintln(w, "Spoofed:", props.Spoof)
fmt.Fprintln(w, "Violence:", props.Violence)
return nil
}
Java
Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Java no Guia de início rápido da API Vision: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vision para Java.
import com.google.cloud.vision.v1.AnnotateImageRequest;
import com.google.cloud.vision.v1.AnnotateImageResponse;
import com.google.cloud.vision.v1.BatchAnnotateImagesResponse;
import com.google.cloud.vision.v1.Feature;
import com.google.cloud.vision.v1.Image;
import com.google.cloud.vision.v1.ImageAnnotatorClient;
import com.google.cloud.vision.v1.SafeSearchAnnotation;
import com.google.protobuf.ByteString;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class DetectSafeSearch {
public static void detectSafeSearch() throws IOException {
// TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
String filePath = "path/to/your/image/file.jpg";
detectSafeSearch(filePath);
}
// Detects whether the specified image has features you would want to moderate.
public static void detectSafeSearch(String filePath) throws IOException {
List<AnnotateImageRequest> requests = new ArrayList<>();
ByteString imgBytes = ByteString.readFrom(new FileInputStream(filePath));
Image img = Image.newBuilder().setContent(imgBytes).build();
Feature feat = Feature.newBuilder().setType(Feature.Type.SAFE_SEARCH_DETECTION).build();
AnnotateImageRequest request =
AnnotateImageRequest.newBuilder().addFeatures(feat).setImage(img).build();
requests.add(request);
// Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
// once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
// the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
try (ImageAnnotatorClient client = ImageAnnotatorClient.create()) {
BatchAnnotateImagesResponse response = client.batchAnnotateImages(requests);
List<AnnotateImageResponse> responses = response.getResponsesList();
for (AnnotateImageResponse res : responses) {
if (res.hasError()) {
System.out.format("Error: %s%n", res.getError().getMessage());
return;
}
// For full list of available annotations, see http://g.co/cloud/vision/docs
SafeSearchAnnotation annotation = res.getSafeSearchAnnotation();
System.out.format(
"adult: %s%nmedical: %s%nspoofed: %s%nviolence: %s%nracy: %s%n",
annotation.getAdult(),
annotation.getMedical(),
annotation.getSpoof(),
annotation.getViolence(),
annotation.getRacy());
}
}
}
}
Node.js
Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Node.js no Guia de início rápido do Vision: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API VisionNode.js.
Para autenticar no Vision, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.
const vision = require('@google-cloud/vision');
// Creates a client
const client = new vision.ImageAnnotatorClient();
/**
* TODO(developer): Uncomment the following line before running the sample.
*/
// const fileName = 'Local image file, e.g. /path/to/image.png';
// Performs safe search detection on the local file
const [result] = await client.safeSearchDetection(fileName);
const detections = result.safeSearchAnnotation;
console.log('Safe search:');
console.log(`Adult: ${detections.adult}`);
console.log(`Medical: ${detections.medical}`);
console.log(`Spoof: ${detections.spoof}`);
console.log(`Violence: ${detections.violence}`);
console.log(`Racy: ${detections.racy}`);
Python
Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Python no Guia de início rápido do Vision: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API VisionPython.
Para autenticar no Vision, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.
def detect_safe_search(path):
"""Detects unsafe features in the file."""
from google.cloud import vision
client = vision.ImageAnnotatorClient()
with open(path, "rb") as image_file:
content = image_file.read()
image = vision.Image(content=content)
response = client.safe_search_detection(image=image)
safe = response.safe_search_annotation
# Names of likelihood from google.cloud.vision.enums
likelihood_name = (
"UNKNOWN",
"VERY_UNLIKELY",
"UNLIKELY",
"POSSIBLE",
"LIKELY",
"VERY_LIKELY",
)
print("Safe search:")
print(f"adult: {likelihood_name[safe.adult]}")
print(f"medical: {likelihood_name[safe.medical]}")
print(f"spoofed: {likelihood_name[safe.spoof]}")
print(f"violence: {likelihood_name[safe.violence]}")
print(f"racy: {likelihood_name[safe.racy]}")
if response.error.message:
raise Exception(
"{}\nFor more info on error messages, check: "
"https://cloud.google.com/apis/design/errors".format(response.error.message)
)
Detecção de conteúdo explícito em uma imagem remota
É possível usar a API Vision para realizar a detecção de recursos em um arquivo de imagem remoto localizado no Cloud Storage ou na Web. Para enviar uma solicitação de arquivo remoto, especifique o URL da Web do arquivo ou o URI do Cloud Storage no corpo da solicitação.
REST
Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:
Método HTTP e URL:
POST https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate
Corpo JSON da solicitação:
{ "requests": [ { "image": { "source": { "imageUri": "CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI" } }, "features": [ { "type": "SAFE_SEARCH_DETECTION" } ] } ] }
Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:
curl
Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json
e execute o comando a seguir:
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate"
PowerShell
Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json
e execute o comando a seguir:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_ID" }
Invoke-WebRequest `
-Method POST `
-Headers $headers `
-ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
-InFile request.json `
-Uri "https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate" | Select-Object -Expand Content
Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:
{ "responses": [ { "safeSearchAnnotation": { "adult": "UNLIKELY", "spoof": "VERY_UNLIKELY", "medical": "VERY_UNLIKELY", "violence": "LIKELY", "racy": "POSSIBLE" } } ] }
Go
Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Go no Guia de início rápido do Vision: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API VisionGo.
Para autenticar no Vision, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.
// detectSafeSearch gets image properties from the Vision API for an image at the given file path.
func detectSafeSearchURI(w io.Writer, file string) error {
ctx := context.Background()
client, err := vision.NewImageAnnotatorClient(ctx)
if err != nil {
return err
}
image := vision.NewImageFromURI(file)
props, err := client.DetectSafeSearch(ctx, image, nil)
if err != nil {
return err
}
fmt.Fprintln(w, "Safe Search properties:")
fmt.Fprintln(w, "Adult:", props.Adult)
fmt.Fprintln(w, "Medical:", props.Medical)
fmt.Fprintln(w, "Racy:", props.Racy)
fmt.Fprintln(w, "Spoofed:", props.Spoof)
fmt.Fprintln(w, "Violence:", props.Violence)
return nil
}
Java
Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Java no Guia de início rápido do Vision: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API VisionJava.
Para autenticar no Vision, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.
import com.google.cloud.vision.v1.AnnotateImageRequest;
import com.google.cloud.vision.v1.AnnotateImageResponse;
import com.google.cloud.vision.v1.BatchAnnotateImagesResponse;
import com.google.cloud.vision.v1.Feature;
import com.google.cloud.vision.v1.Feature.Type;
import com.google.cloud.vision.v1.Image;
import com.google.cloud.vision.v1.ImageAnnotatorClient;
import com.google.cloud.vision.v1.ImageSource;
import com.google.cloud.vision.v1.SafeSearchAnnotation;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class DetectSafeSearchGcs {
public static void detectSafeSearchGcs() throws IOException {
// TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
String filePath = "gs://your-gcs-bucket/path/to/image/file.jpg";
detectSafeSearchGcs(filePath);
}
// Detects whether the specified image on Google Cloud Storage has features you would want to
// moderate.
public static void detectSafeSearchGcs(String gcsPath) throws IOException {
List<AnnotateImageRequest> requests = new ArrayList<>();
ImageSource imgSource = ImageSource.newBuilder().setGcsImageUri(gcsPath).build();
Image img = Image.newBuilder().setSource(imgSource).build();
Feature feat = Feature.newBuilder().setType(Type.SAFE_SEARCH_DETECTION).build();
AnnotateImageRequest request =
AnnotateImageRequest.newBuilder().addFeatures(feat).setImage(img).build();
requests.add(request);
// Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
// once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
// the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
try (ImageAnnotatorClient client = ImageAnnotatorClient.create()) {
BatchAnnotateImagesResponse response = client.batchAnnotateImages(requests);
List<AnnotateImageResponse> responses = response.getResponsesList();
for (AnnotateImageResponse res : responses) {
if (res.hasError()) {
System.out.format("Error: %s%n", res.getError().getMessage());
return;
}
// For full list of available annotations, see http://g.co/cloud/vision/docs
SafeSearchAnnotation annotation = res.getSafeSearchAnnotation();
System.out.format(
"adult: %s%nmedical: %s%nspoofed: %s%nviolence: %s%nracy: %s%n",
annotation.getAdult(),
annotation.getMedical(),
annotation.getSpoof(),
annotation.getViolence(),
annotation.getRacy());
}
}
}
}
Node.js
Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Node.js no Guia de início rápido do Vision: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API VisionNode.js.
Para autenticar no Vision, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.
// Imports the Google Cloud client libraries
const vision = require('@google-cloud/vision');
// Creates a client
const client = new vision.ImageAnnotatorClient();
/**
* TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
*/
// const bucketName = 'Bucket where the file resides, e.g. my-bucket';
// const fileName = 'Path to file within bucket, e.g. path/to/image.png';
// Performs safe search property detection on the remote file
const [result] = await client.safeSearchDetection(
`gs://${bucketName}/${fileName}`
);
const detections = result.safeSearchAnnotation;
console.log(`Adult: ${detections.adult}`);
console.log(`Spoof: ${detections.spoof}`);
console.log(`Medical: ${detections.medical}`);
console.log(`Violence: ${detections.violence}`);
Python
Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Python no Guia de início rápido do Vision: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API VisionPython.
Para autenticar no Vision, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.
def detect_safe_search_uri(uri):
"""Detects unsafe features in the file located in Google Cloud Storage or
on the Web."""
from google.cloud import vision
client = vision.ImageAnnotatorClient()
image = vision.Image()
image.source.image_uri = uri
response = client.safe_search_detection(image=image)
safe = response.safe_search_annotation
# Names of likelihood from google.cloud.vision.enums
likelihood_name = (
"UNKNOWN",
"VERY_UNLIKELY",
"UNLIKELY",
"POSSIBLE",
"LIKELY",
"VERY_LIKELY",
)
print("Safe search:")
print(f"adult: {likelihood_name[safe.adult]}")
print(f"medical: {likelihood_name[safe.medical]}")
print(f"spoofed: {likelihood_name[safe.spoof]}")
print(f"violence: {likelihood_name[safe.violence]}")
print(f"racy: {likelihood_name[safe.racy]}")
if response.error.message:
raise Exception(
"{}\nFor more info on error messages, check: "
"https://cloud.google.com/apis/design/errors".format(response.error.message)
)
gcloud
Para realizar a detecção do SafeSearch, use o comando
gcloud ml vision detect-safe-search
conforme mostrado neste exemplo:
gcloud ml vision detect-safe-search gs://my_bucket/input_file