זיהוי תוכן בוטה (חיפוש בטוח)

זיהוי בחיפוש הבטוח מזהה תוכן בוטה כמו תוכן למבוגרים בלבד או תוכן אלים בתמונה. התכונה הזו משתמשת בחמש קטגוריות (adult,‏ spoof,‏ medical,‏ violence ו-racy) ומחזירה את הסבירות שכל אחת מהן מופיעה בתמונה נתונה. פרטים על השדות האלה מופיעים בדף SafeSearchAnnotation.

בקשות לזיהוי תוכן בחיפוש הבטוח

הגדרה של Google Cloud הפרויקט והאימות

זיהוי תוכן בוטה בתמונה מקומית

אתם יכולים להשתמש ב-Vision API כדי לבצע זיהוי תכונות בקובץ תמונה מקומי.

בבקשות REST, שולחים את תוכן קובץ התמונה כמחרוזת מקודדת ב-Base64 בגוף הבקשה.

בבקשות של gcloud וספריית לקוח, מציינים בבקשה את הנתיב לתמונה מקומית.

REST

לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

  • ‫BASE64_ENCODED_IMAGE: ייצוג base64 (מחרוזת ASCII) של נתוני התמונה הבינאריים. המחרוזת הזו צריכה להיראות כמו המחרוזת הבאה:
    • /9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==
    מידע נוסף זמין בנושא קידוד base64.
  • ‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט ב- Google Cloud .

ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL: 

POST https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate

גוף בקשת JSON: 

{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "content": "BASE64_ENCODED_IMAGE"
      },
      "features": [
        {
          "type": "SAFE_SEARCH_DETECTION"
        },
      ]
    }
  ]
}

כדי לשלוח את הבקשה עליכם לבחור אחת מהאפשרויות הבאות:

curl

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה: 

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

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה: 

$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

אתם אמורים לקבל תגובת JSON שדומה לזו:

{
  "responses": [
    {
      "safeSearchAnnotation": {
        "adult": "UNLIKELY",
        "spoof": "VERY_UNLIKELY",
        "medical": "VERY_UNLIKELY",
        "violence": "LIKELY",
        "racy": "POSSIBLE"
      }
    }
  ]
}

Go

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Goהוראות ההגדרה שבמדריך לתחילת העבודה עם Vision באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Vision Go API.

כדי לבצע אימות ב-Vision, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית. 


// 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

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי הוראות ההגדרה של Java במאמר התחלת העבודה עם Vision API באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע ב מאמרי העזרה של Vision API 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

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Node.jsהוראות ההגדרה שבמדריך לתחילת העבודה עם Vision באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Vision Node.js API.

כדי לבצע אימות ב-Vision, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית. 

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

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Pythonהוראות ההגדרה שבמדריך לתחילת העבודה עם Vision באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Vision Python API.

כדי לבצע אימות ב-Vision, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית. 

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)
        )

זיהוי תוכן בוטה בתמונה מרוחקת

אתם יכולים להשתמש ב-Vision API כדי לבצע זיהוי תכונות בקובץ תמונה מרוחק שנמצא ב-Cloud Storage או באינטרנט. כדי לשלוח בקשה לקובץ מרוחק, מציינים את כתובת ה-URL של הקובץ או את ה-URI של Cloud Storage בגוף הבקשה.

REST

לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

  • ‫CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI: הנתיב לקובץ תמונה תקין בקטגוריה של Cloud Storage. צריכות להיות לכם לפחות הרשאות קריאה לקובץ. דוגמה: 
    • gs://my-storage-bucket/img/image1.png
  • ‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט ב- Google Cloud .

ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL: 

POST https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate

גוף בקשת JSON: 

{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "source": {
          "imageUri": "CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI"
        }
      },
      "features": [
        {
          "type": "SAFE_SEARCH_DETECTION"
        }
      ]
    }
  ]
}

כדי לשלוח את הבקשה עליכם לבחור אחת מהאפשרויות הבאות:

curl

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה: 

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

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה: 

$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

אתם אמורים לקבל תגובת JSON שדומה לזו:

{
  "responses": [
    {
      "safeSearchAnnotation": {
        "adult": "UNLIKELY",
        "spoof": "VERY_UNLIKELY",
        "medical": "VERY_UNLIKELY",
        "violence": "LIKELY",
        "racy": "POSSIBLE"
      }
    }
  ]
}

Go

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Goהוראות ההגדרה שבמדריך לתחילת העבודה עם Vision באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Vision Go API.

כדי לבצע אימות ב-Vision, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית. 


// 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

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Javaהוראות ההגדרה שבמדריך לתחילת העבודה עם Vision באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Vision Java API.

כדי לבצע אימות ב-Vision, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית. 


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

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Node.jsהוראות ההגדרה שבמדריך לתחילת העבודה עם Vision באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Vision Node.js API.

כדי לבצע אימות ב-Vision, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית. 

// 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

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Pythonהוראות ההגדרה שבמדריך לתחילת העבודה עם Vision באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Vision Python API.

כדי לבצע אימות ב-Vision, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית. 

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

כדי לבצע זיהוי של חיפוש בטוח, משתמשים בפקודה gcloud ml vision detect-safe-search כמו בדוגמה הבאה:

gcloud ml vision detect-safe-search gs://my_bucket/input_file