Rövid útmutató: Képtartalom elemzése

Cikk
03/12/2024

Ismerkedjen meg a Content Studio, a REST API vagy az ügyféloldali SDK-k alapszintű képmoderálásával. Az Azure AI Content Széf ty szolgáltatás AI-algoritmusokat biztosít a kifogásolható tartalmak megjelöléséhez. A kipróbálásához kövesse az alábbi lépéseket.

Feljegyzés

A mintaadatok és a kód sértő tartalmat tartalmazhatnak. A felhasználó belátása ajánlott.

Előfeltételek

Azure-előfizetés – Ingyenes létrehozás
Miután megkapta az Azure-előfizetését, hozzon létre egy Content Széf ty erőforrást az Azure Portalon a kulcs és a végpont lekéréséhez. Adja meg az erőforrás egyedi nevét, válassza ki az előfizetését, és válasszon ki egy erőforráscsoportot, egy támogatott régiót (az USA keleti régióját vagy Nyugat-Európát), valamint a támogatott tarifacsomagot. Válassza a Létrehozás parancsot.
- Az erőforrás üzembe helyezése néhány percet vesz igénybe. A befejezés után válassza az Erőforrás megnyitása lehetőséget. A bal oldali panel Erőforrás-kezelés területén válassza az Előfizetési kulcsot és a Végpontot. A végpont és a kulcsok bármelyike az API-k meghívására szolgál.
telepített cURL

Képtartalmak elemzése

A következő szakasz végigvezet egy minta képmoderálási kérésen a cURL használatával.

Mintakép előkészítése

Válasszon ki egy elemezni kívánt mintaképet, és töltse le az eszközére.

Támogatjuk a JPEG, PNG, GIF, BMP, TIFF vagy WEBP képformátumokat. A képbeküldések maximális mérete 4 MB, a képméreteknek pedig 50 x 50 képpont és 2048 x 2048 képpont között kell lenniük. Ha a formátum animálva van, kinyerjük az első keretet az észleléshez.

A rendszerképet kétféle módszerrel adhatja meg: helyi fájlstream vagy blobtároló URL-címe.

Helyi fájlstream (ajánlott): Kódolja a rendszerképet a base64-be. A kódoláshoz használhat olyan webhelyet, mint a codebeautify . Ezután mentse a kódolt sztringet egy ideiglenes helyre.
Blob Storage URL-címe: Töltse fel a rendszerképet egy Azure Blob Storage-fiókba. Kövesse a blobtároló rövid útmutatót , amelyből megtudhatja, hogyan teheti ezt meg. Ezután nyissa meg az Azure Storage Explorert, és kérje le a rendszerkép URL-címét. Mentse ideiglenes helyre.

Ezután hozzáférést kell adnia a Content Széf ty erőforrásnak az Azure Storage-erőforrásból való olvasáshoz. Engedélyezze a rendszer által hozzárendelt felügyelt identitást az Azure AI Content Széf ty-példányhoz, és rendelje hozzá a Storage Blob-adatszolgáltató/tulajdonos/olvasó szerepkört az identitáshoz:
1. Engedélyezze a felügyelt identitást az Azure AI Content Széf ty-példányhoz.
2. Rendelje hozzá a Storage Blob-adatok közreműködője /tulajdonosa/olvasó szerepkörét a felügyelt identitáshoz. Az alább kiemelt szerepköröknek működnie kell.

Képtartalmak elemzése

Illessze be az alábbi parancsot egy szövegszerkesztőbe, és végezze el a következő módosításokat.

Cserélje le az <endpoint> erőforrásvégpont URL-címét.
Írja felül a <your_subscription_key> változót a saját kulcsával.
Töltse ki a "image" törzsben lévő mezőt egy vagy egy "content""blobUrl" mezővel. Például: {"image": {"content": "<base_64_string>"} vagy {"image": {"blobUrl": "<your_storage_url>"}.

curl --location --request POST '<endpoint>/contentsafety/image:analyze?api-version=2023-10-01' \
--header 'Ocp-Apim-Subscription-Key: <your_subscription_key>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
  "image": {
    "content": "<base_64_string>"
  },
  "categories": [
    "Hate", "SelfHarm", "Sexual", "Violence"
  ],
  "outputType": "FourSeverityLevels"
}'

Feljegyzés

Blobtároló URL-cím használata esetén a kérelem törzse a következőképpen fog kinézni:

{
 "image": {
   "blobUrl": "<your_storage_url>"
 }
}

Nyisson meg egy parancssori ablakot, és futtassa a cURL parancsot.

Az alábbi mezőknek szerepelnie kell az URL-címben:

Név	Kötelező?	Leírás	Típus
API-verzió	Kötelező	Ezt az API-verziót kell ellenőrizni. Jelenlegi verzió: `api-version=2023-10-01`. Példa: `<endpoint>/contentsafety/image:analyze?api-version=2023-10-01`	Sztring

A kérelem törzsének paramétereit ebben a táblában definiáljuk:

Név	Kötelező?	Leírás	Típus
Tartalom	Kötelező	A kép tartalma vagy blob URL-címe. Lehetek base64 kódolású bájt vagy blob URL-cím. Ha mindkettő meg van adva, a kérelem elutasításra kerül. A kép maximális megengedett mérete 2048 képpont x 2048 képpont, a maximális fájlméret pedig 4 MB. A kép minimális mérete 50 képpont x 50 képpont.	Sztring
Kategóriák	Választható	A rendszer feltételezi, hogy ez a kategórianevek tömbje. Az elérhető kategórianevek listáját a Kárkategóriák útmutatóban találja. Ha nincs megadva kategória, a rendszer mind a négy kategóriát használja. Több kategóriát használunk a pontszámok egyetlen kérelemben való lekéréséhez.	Sztring
outputType	Választható	A képmoderálási API csak a .`"FourSeverityLevels"` A kimenet súlyossága négy szinten. Az érték lehet `0,2,4,6`	Sztring

Hozam

A képmoderálási eredményeknek JSON-adatokként kell megjelennie a konzolon. Példa:

{
    "categoriesAnalysis": [
        {
            "category": "Hate",
            "severity": 2
        },
        {
            "category": "SelfHarm",
            "severity": 0
        },
        {
            "category": "Sexual",
            "severity": 0
        },
        {
            "category": "Violence",
            "severity": 0
        }
    ]
}

A kimenet JSON-mezői itt vannak definiálva:

Név	Leírás	Típus
categoriesAnalysis	Minden kimeneti osztály, amelyet az API előre jelez. A besorolás többcímkés is lehet. Ha például egy képet feltöltenek a képmoderálási modellbe, az szexuális tartalomként és erőszakként is besorolható. Kárkategóriák	Sztring
Súlyosság	A jelölő súlyossági szintje az egyes kárkategóriákban. Kárkategóriák	Egész

Referenciadokumentáció Kódtár forráskódcsomagja | (NuGet) | -minták |

Előfeltételek

Azure-előfizetés – Ingyenes létrehozás
A Visual Studio IDE és a számítási feladat .NET asztali fejlesztése engedélyezve van. Vagy ha nem tervezi a Visual Studio IDE használatát, akkor a .NET Core aktuális verziójára van szüksége.
A .NET-futtatókörnyezet telepítve van.
Miután megkapta az Azure-előfizetését, hozzon létre egy Content Széf ty erőforrást az Azure Portalon a kulcs és a végpont lekéréséhez. Adja meg az erőforrás egyedi nevét, válassza ki az előfizetését, és válasszon ki egy erőforráscsoportot, egy támogatott régiót (az USA keleti régióját vagy Nyugat-Európát), valamint a támogatott tarifacsomagot. Válassza a Létrehozás parancsot.
- Az erőforrás üzembe helyezése néhány percet vesz igénybe. A befejezés után válassza az Ugrás az erőforráshoz lehetőséget. A bal oldali panel Erőforrás-kezelés területén válassza az Előfizetési kulcsot és a Végpontot. A végpont és a kulcsok bármelyike az API-k meghívására szolgál.

Alkalmazás beállítása

Hozzon létre egy új C#-alkalmazást.

Visual Studio IDE
Parancssori felület

Nyissa meg a Visual Studiót, és az Első lépések csoportban válassza az Új projekt létrehozása lehetőséget. Állítsa be a sablonszűrőket A C#/Minden platform/konzol értékre. Válassza a Konzolalkalmazás (a .NET-en futtatható parancssori alkalmazás Windows, Linux és macOS rendszeren) lehetőséget, és válassza a Tovább gombot. Frissítse a projekt nevét a Content Széf tyQuickstart fájlra, és válassza a Tovább gombot. Válassza a .NET 6.0-s vagy újabb verzióját, és válassza a Létrehozás lehetőséget a projekt létrehozásához.

Az ügyféloldali SDK telepítése

Miután létrehozott egy új projektet, telepítse az ügyfél SDK-t a jobb gombbal a projektmegoldásra kattintva a Megoldáskezelő, majd válassza a NuGet-csomagok kezelése lehetőséget. A megnyíló csomagkezelőben válassza a Tallózás lehetőséget , és keressen rá Azure.AI.ContentSafety. Válassza a Telepítés lehetőséget.

Egy konzolablakban (például parancsmag, PowerShell vagy Bash) a dotnet new paranccsal hozzon létre egy új konzolalkalmazást a névvel content-safety-quickstart. Ez a parancs egy egyszerű ""Helló világ!" alkalmazás" C#-projektet hoz létre egyetlen forrásfájllal: Program.cs.

dotnet new console -n content-safety-quickstart

Módosítsa a könyvtárat az újonnan létrehozott alkalmazásmappára. Az alkalmazást a következőkkel hozhatja létre:

dotnet build

A buildkimenet nem tartalmazhat figyelmeztetést vagy hibát.

...
Build succeeded.
  0 Warning(s)
  0 Error(s)
...

Az ügyféloldali SDK telepítése

Az alkalmazáskönyvtárban telepítse a Computer Vision ügyfél SDK for .NET-et a következő paranccsal:

dotnet add package Azure.AI.ContentSafety

Környezeti változók létrehozása

Ebben a példában a hitelesítő adatokat az alkalmazást futtató helyi gépen lévő környezeti változókba fogja írni.

Tipp.

Ne vegye fel közvetlenül a kulcsot a kódba, és soha ne tegye közzé nyilvánosan. Az Azure AI-szolgáltatások biztonsági cikkében további hitelesítési lehetőségeket talál, például az Azure Key Vaultot.

A kulcs és a végpont környezeti változójának beállításához nyisson meg egy konzolablakot, és kövesse az operációs rendszer és a fejlesztési környezet utasításait.

A CONTENT_SAFETY_KEY környezeti változó beállításához cserélje le YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY az erőforrás egyik kulcsára.
A CONTENT_SAFETY_ENDPOINT környezeti változó beállításához cserélje le YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT az erőforrás végpontját.

Windows
Linux

setx CONTENT_SAFETY_KEY 'YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY'

setx CONTENT_SAFETY_ENDPOINT 'YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT'

A környezeti változók hozzáadása után előfordulhat, hogy újra kell indítania azokat a futó programokat, amelyek felolvassák a környezeti változókat, beleértve a konzolablakot is.

export CONTENT_SAFETY_KEY='YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY'

export CONTENT_SAFETY_ENDPOINT='YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT'

Miután hozzáadta a környezeti változókat, futtassa source ~/.bashrc a konzolablakból a módosítások hatékonyabbá tétele érdekében.

Képtartalmak elemzése

A projektkönyvtárban nyissa meg a korábban létrehozott Program.cs fájlt. Másolja be a következő kódot.

using System;
using Azure.AI.ContentSafety;

namespace Azure.AI.ContentSafety.Dotnet.Sample
{
  class ContentSafetySampleAnalyzeImage
  {
    public static void AnalyzeImage()
    {
      // retrieve the endpoint and key from the environment variables created earlier
      string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("CONTENT_SAFETY_ENDPOINT");
      string key = Environment.GetEnvironmentVariable("CONTENT_SAFETY_KEY");

      ContentSafetyClient client = new ContentSafetyClient(new Uri(endpoint), new AzureKeyCredential(key));

      // Example: analyze image

      string imagePath = @"sample_data\image.png";
      ContentSafetyImageData image = new ContentSafetyImageData(BinaryData.FromBytes(File.ReadAllBytes(imagePath)));

      var request = new AnalyzeImageOptions(image);

      Response<AnalyzeImageResult> response;
      try
      {
          response = client.AnalyzeImage(request);
      }
      catch (RequestFailedException ex)
      {
          Console.WriteLine("Analyze image failed.\nStatus code: {0}, Error code: {1}, Error message: {2}", ex.Status, ex.ErrorCode, ex.Message);
          throw;
      }

      Console.WriteLine("Hate severity: {0}", response.Value.CategoriesAnalysis.FirstOrDefault(a => a.Category == ImageCategory.Hate)?.Severity ?? 0);
      Console.WriteLine("SelfHarm severity: {0}", response.Value.CategoriesAnalysis.FirstOrDefault(a => a.Category == ImageCategory.SelfHarm)?.Severity ?? 0);
      Console.WriteLine("Sexual severity: {0}", response.Value.CategoriesAnalysis.FirstOrDefault(a => a.Category == ImageCategory.Sexual)?.Severity ?? 0);
      Console.WriteLine("Violence severity: {0}", response.Value.CategoriesAnalysis.FirstOrDefault(a => a.Category == ImageCategory.Violence)?.Severity ?? 0);
    }
    static void Main()
    {
      AnalyzeImage();
    }
  }
}

Hozzon létre egy sample_data mappát a projektkönyvtárban, és adjon hozzá egy image.png fájlt.

Visual Studio IDE
Parancssori felület

Az alkalmazás létrehozásához és futtatásához válassza a Hibakeresés indítása lehetőséget az IDE ablak tetején található Hibakeresés menüből (vagy nyomja le az F5 billentyűt).

Hozza létre és futtassa az alkalmazást az alkalmazáskönyvtárból az alábbi parancsokkal:

dotnet build
dotnet run

Referenciadokumentáció Kódtár forráskódcsomagja | (PyPI)Minták | | |

Előfeltételek

Azure-előfizetés – Ingyenes létrehozás
Miután megkapta az Azure-előfizetését, hozzon létre egy Content Széf ty erőforrást az Azure Portalon a kulcs és a végpont lekéréséhez. Adja meg az erőforrás egyedi nevét, válassza ki az előfizetését, és válasszon ki egy erőforráscsoportot, egy támogatott régiót (az USA keleti régióját vagy Nyugat-Európát), valamint a támogatott tarifacsomagot. Válassza a Létrehozás parancsot.
- Az erőforrás üzembe helyezése néhány percet vesz igénybe. A befejezés után válassza az Ugrás az erőforráshoz lehetőséget. A bal oldali panel Erőforrás-kezelés területén válassza az Előfizetési kulcsot és a Végpontot. A végpont és a kulcsok bármelyike az API-k meghívására szolgál.
Python 3.8 vagy újabb
- A Python-telepítésnek tartalmaznia kell a pipet. A parancssorban való futtatással pip --version ellenőrizheti, hogy telepítve van-e a pip. Kérje le a pipet a Python legújabb verziójának telepítésével.

Környezeti változók létrehozása

Ebben a példában a hitelesítő adatokat az alkalmazást futtató helyi gépen lévő környezeti változókba fogja írni.

Tipp.

A kulcs és a végpont környezeti változójának beállításához nyisson meg egy konzolablakot, és kövesse az operációs rendszer és a fejlesztési környezet utasításait.

A CONTENT_SAFETY_KEY környezeti változó beállításához cserélje le YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY az erőforrás egyik kulcsára.
A CONTENT_SAFETY_ENDPOINT környezeti változó beállításához cserélje le YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT az erőforrás végpontját.

Windows
Linux

setx CONTENT_SAFETY_KEY 'YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY'

setx CONTENT_SAFETY_ENDPOINT 'YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT'

A környezeti változók hozzáadása után előfordulhat, hogy újra kell indítania azokat a futó programokat, amelyek felolvassák a környezeti változókat, beleértve a konzolablakot is.

export CONTENT_SAFETY_KEY='YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY'

export CONTENT_SAFETY_ENDPOINT='YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT'

Miután hozzáadta a környezeti változókat, futtassa source ~/.bashrc a konzolablakból a módosítások hatékonyabbá tétele érdekében.

Képtartalmak elemzése

A következő szakasz végigvezet egy mintakérésen a Python SDK-val.

Nyisson meg egy parancssort, keresse meg a projektmappát, és hozzon létre egy quickstart.py nevű új fájlt.
Futtassa ezt a parancsot az Azure AI Content Széf ty ügyfélkódtár telepítéséhez:
```
python -m pip install azure-ai-contentsafety
```

Másolja a következő kódot a quickstart.py:

import os

from azure.ai.contentsafety import ContentSafetyClient
from azure.ai.contentsafety.models import AnalyzeImageOptions, ImageData, ImageCategory
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.core.exceptions import HttpResponseError

def analyze_image():
    endpoint = os.environ.get('CONTENT_SAFETY_ENDPOINT')
    key = os.environ.get('CONTENT_SAFETY_KEY')
    image_path = os.path.join("sample_data", "image.jpg")

    # Create an Azure AI Content Safety client
    client = ContentSafetyClient(endpoint, AzureKeyCredential(key))


    # Build request
    with open(image_path, "rb") as file:
        request = AnalyzeImageOptions(image=ImageData(content=file.read()))

    # Analyze image
    try:
        response = client.analyze_image(request)
    except HttpResponseError as e:
        print("Analyze image failed.")
        if e.error:
            print(f"Error code: {e.error.code}")
            print(f"Error message: {e.error.message}")
            raise
        print(e)
        raise

    hate_result = next(item for item in response.categories_analysis if item.category == ImageCategory.HATE)
    self_harm_result = next(item for item in response.categories_analysis if item.category == ImageCategory.SELF_HARM)
    sexual_result = next(item for item in response.categories_analysis if item.category == ImageCategory.SEXUAL)
    violence_result = next(item for item in response.categories_analysis if item.category == ImageCategory.VIOLENCE)

    if hate_result:
        print(f"Hate severity: {hate_result.severity}")
    if self_harm_result:
        print(f"SelfHarm severity: {self_harm_result.severity}")
    if sexual_result:
        print(f"Sexual severity: {sexual_result.severity}")
    if violence_result:
        print(f"Violence severity: {violence_result.severity}")

if __name__ == "__main__":
    analyze_image()

Cserélje le és "image.jpg" írja be "sample_data" a használni kívánt helyi fájl elérési útját és fájlnevét.
Ezután futtassa az alkalmazást a python rövid útmutatófájl parancsával.
```
python quickstart.py
```

Referenciadokumentáció Kódtár forráskód | összetevője (Maven)Minták | |

Előfeltételek

Azure-előfizetés – Ingyenes létrehozás
A Java Development Kit (JDK) aktuális verziója
A Gradle buildelési eszköz vagy egy másik függőségkezelő.
Miután megkapta az Azure-előfizetését, hozzon létre egy Content Széf ty erőforrást az Azure Portalon a kulcs és a végpont lekéréséhez. Adja meg az erőforrás egyedi nevét, válassza ki az előfizetését, és válasszon ki egy erőforráscsoportot, egy támogatott régiót (az USA keleti régióját vagy Nyugat-Európát), valamint a támogatott tarifacsomagot. Válassza a Létrehozás parancsot.
- Az erőforrás üzembe helyezése néhány percet vesz igénybe. A befejezés után válassza az Ugrás az erőforráshoz lehetőséget. A bal oldali panel Erőforrás-kezelés területén válassza az Előfizetési kulcsot és a Végpontot. A végpont és a kulcsok bármelyike az API-k meghívására szolgál.

Alkalmazás beállítása

Hozzon létre egy új Gradle-projektet.

Egy konzolablakban (pl. cmd, PowerShell vagy Bash) hozzon létre egy új mappát az alkalmazásnak, majd navigáljon oda.

mkdir myapp && cd myapp

Futtassa a gradle init parancsot a munkakönyvtárból. Ez a parancs alapvető buildfájlokat hoz létre a Gradle-hez, beleértve a build.gradle.kts fájlt, amelyet futásidőben használnak az alkalmazás létrehozásához és konfigurálásához.

gradle init --type basic

Amikor a rendszer kéri, hogy válasszon egy DSL-t, válassza a Kotlin lehetőséget.

A munkakönyvtárban futtassa a következő parancsot a projekt forrásmappájának létrehozásához:

mkdir -p src/main/java

Lépjen az új mappára, és hozzon létre egy Content Széf tyQuickstart.java nevű fájlt.

Hozzon létre egy src/resources mappát a projekt gyökerénél, és adjon hozzá egy mintaképet.

Az ügyféloldali SDK telepítése

Ez a rövid útmutató a Gradle függőségkezelőt használja. A Maven Central-adattárban megtalálhatja a többi függőségkezelő ügyfélkódtárát és információit.

Keresse meg a build.gradle.kts fájlt, és nyissa meg a kívánt IDE- vagy szövegszerkesztővel. Ezután másolja a következő buildkonfigurációba. Ez a konfiguráció java-alkalmazásként definiálja a projektet, amelynek belépési pontja a Content Széf tyQuickstart osztály. Importálja az Azure AI Vision-kódtárat.

plugins {
    java
    application
}
application { 
    mainClass.set("ContentSafetyQuickstart")
}
repositories {
    mavenCentral()
}
dependencies {
    implementation(group = "com.azure", name = "azure-ai-contentsafety", version = "1.0.0")
}

Környezeti változók létrehozása

Ebben a példában a hitelesítő adatokat az alkalmazást futtató helyi gépen lévő környezeti változókba fogja írni.

Tipp.

A kulcs és a végpont környezeti változójának beállításához nyisson meg egy konzolablakot, és kövesse az operációs rendszer és a fejlesztési környezet utasításait.

A CONTENT_SAFETY_KEY környezeti változó beállításához cserélje le YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY az erőforrás egyik kulcsára.
A CONTENT_SAFETY_ENDPOINT környezeti változó beállításához cserélje le YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT az erőforrás végpontját.

Windows
Linux

setx CONTENT_SAFETY_KEY 'YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY'

setx CONTENT_SAFETY_ENDPOINT 'YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT'

A környezeti változók hozzáadása után előfordulhat, hogy újra kell indítania azokat a futó programokat, amelyek felolvassák a környezeti változókat, beleértve a konzolablakot is.

export CONTENT_SAFETY_KEY='YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY'

export CONTENT_SAFETY_ENDPOINT='YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT'

Miután hozzáadta a környezeti változókat, futtassa source ~/.bashrc a konzolablakból a módosítások hatékonyabbá tétele érdekében.

Képtartalmak elemzése

Nyissa meg a Tartalmat Széf tyQuickstart.java az előnyben részesített szerkesztőben vagy IDE-ben, és illessze be a következő kódba. Cserélje le a változót source a mintakép elérési útjára.

import com.azure.ai.contentsafety.ContentSafetyClient;
import com.azure.ai.contentsafety.ContentSafetyClientBuilder;
import com.azure.ai.contentsafety.models.AnalyzeImageOptions;
import com.azure.ai.contentsafety.models.AnalyzeImageResult;
import com.azure.ai.contentsafety.models.ContentSafetyImageData;
import com.azure.ai.contentsafety.models.ImageCategoriesAnalysis;
import com.azure.core.credential.KeyCredential;
import com.azure.core.util.BinaryData;
import com.azure.core.util.Configuration;

import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Paths;


public class ContentSafetyQuickstart {
    public static void main(String[] args) throws IOException {

        // get endpoint and key from environment variables
        String endpoint = System.getenv("CONTENT_SAFETY_ENDPOINT");
        String key = System.getenv("CONTENT_SAFETY_KEY");

        ContentSafetyClient contentSafetyClient = new ContentSafetyClientBuilder()
            .credential(new KeyCredential(key))
            .endpoint(endpoint).buildClient();

        ContentSafetyImageData image = new ContentSafetyImageData();
        String cwd = System.getProperty("user.dir");
        String source = "/src/samples/resources/image.png";

        image.setContent(BinaryData.fromBytes(Files.readAllBytes(Paths.get(cwd, source))));

        AnalyzeImageResult response =
                contentSafetyClient.analyzeImage(new AnalyzeImageOptions(image));

        for (ImageCategoriesAnalysis result : response.getCategoriesAnalysis()) {
            System.out.println(result.getCategory() + " severity: " + result.getSeverity());
        }
    }
}

Lépjen vissza a projekt gyökérmappájához, és hozza létre az alkalmazást a következőkkel:

gradle build

Ezután futtassa a gradle run következő paranccsal:

gradle run

Hozam

Hate severity: 0
SelfHarm severity: 0
Sexual severity: 0
Violence severity: 0

Referenciadokumentáció Kódtár forráskódcsomagja | (npm)Minták | | |

Előfeltételek

Azure-előfizetés – Ingyenes létrehozás
A Node.js aktuális verziója
Miután megkapta az Azure-előfizetését, hozzon létre egy Content Széf ty erőforrást az Azure Portalon a kulcs és a végpont lekéréséhez. Adja meg az erőforrás egyedi nevét, válassza ki az előfizetését, és válasszon ki egy erőforráscsoportot, egy támogatott régiót (az USA keleti régióját vagy Nyugat-Európát), valamint a támogatott tarifacsomagot. Válassza a Létrehozás parancsot.
- Az erőforrás üzembe helyezése néhány percet vesz igénybe. A befejezés után válassza az Ugrás az erőforráshoz lehetőséget. A bal oldali panel Erőforrás-kezelés területén válassza az Előfizetési kulcsot és a Végpontot. A végpont és a kulcsok bármelyike az API-k meghívására szolgál.

Alkalmazás beállítása

Hozzon létre egy új Node.js alkalmazást. Egy konzolablakban (pl. cmd, PowerShell vagy Bash) hozzon létre egy új mappát az alkalmazásnak, majd navigáljon oda.

mkdir myapp && cd myapp

Futtassa az npm init parancsot egy Node-alkalmazás package.json fájllal való létrehozásához.

npm init

Hozzon létre egy /resources mappát a projekt gyökerénél, és adjon hozzá egy mintaképet.

Az ügyféloldali SDK telepítése

Telepítse az @azure-rest/ai-content-safety npm-csomagot:

npm install @azure-rest/ai-content-safety

Telepítse a modult környezeti dotenv változók használatára is:

npm install dotenv

Az alkalmazás package.json fájlja frissül a függőségekkel.

Környezeti változók létrehozása

Ebben a példában a hitelesítő adatokat az alkalmazást futtató helyi gépen lévő környezeti változókba fogja írni.

Tipp.

A kulcs és a végpont környezeti változójának beállításához nyisson meg egy konzolablakot, és kövesse az operációs rendszer és a fejlesztési környezet utasításait.

A CONTENT_SAFETY_KEY környezeti változó beállításához cserélje le YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY az erőforrás egyik kulcsára.
A CONTENT_SAFETY_ENDPOINT környezeti változó beállításához cserélje le YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT az erőforrás végpontját.

Windows
Linux

setx CONTENT_SAFETY_KEY 'YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY'

setx CONTENT_SAFETY_ENDPOINT 'YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT'

A környezeti változók hozzáadása után előfordulhat, hogy újra kell indítania azokat a futó programokat, amelyek felolvassák a környezeti változókat, beleértve a konzolablakot is.

export CONTENT_SAFETY_KEY='YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY'

export CONTENT_SAFETY_ENDPOINT='YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT'

Miután hozzáadta a környezeti változókat, futtassa source ~/.bashrc a konzolablakból a módosítások hatékonyabbá tétele érdekében.

Képtartalmak elemzése

Hozzon létre egy új fájlt a címtárban, index.js. Nyissa meg a kívánt szerkesztőben vagy IDE-ben, és illessze be a következő kódba. Cserélje le a változót image_path a mintakép elérési útjára.

const ContentSafetyClient = require("@azure-rest/ai-content-safety").default,
  { isUnexpected } = require("@azure-rest/ai-content-safety");
const { AzureKeyCredential } = require("@azure/core-auth");
const fs = require("fs");
const path = require("path");

// Load the .env file if it exists
require("dotenv").config();

async function main() {
    // get endpoint and key from environment variables
    const endpoint = process.env["CONTENT_SAFETY_ENDPOINT"];
    const key = process.env["CONTENT_SAFETY_KEY"];
    
    const credential = new AzureKeyCredential(key);
    const client = ContentSafetyClient(endpoint, credential);
    
    // replace with your own sample image file path 
    const image_path = path.resolve(__dirname, "./resources/image.jpg");
    
    const imageBuffer = fs.readFileSync(image_path);
    const base64Image = imageBuffer.toString("base64");
    const analyzeImageOption = { image: { content: base64Image } };
    const analyzeImageParameters = { body: analyzeImageOption };
    
    const result = await client.path("/image:analyze").post(analyzeImageParameters);
    
    if (isUnexpected(result)) {
        throw result;
    }
    for (let i = 0; i < result.body.categoriesAnalysis.length; i++) {
    const imageCategoriesAnalysisOutput = result.body.categoriesAnalysis[i];
    console.log(
      imageCategoriesAnalysisOutput.category,
      " severity: ",
      imageCategoriesAnalysisOutput.severity
    );
  }
}

main().catch((err) => {
    console.error("The sample encountered an error:", err);
});

Futtassa az alkalmazást a node paranccsal a gyorsútmutatós fájlon.

node index.js

Hozam

Hate severity:  0
SelfHarm severity:  0
Sexual severity:  0
Violence severity:  0

Az erőforrások eltávolítása

Ha törölni és eltávolítani szeretne egy Azure AI-szolgáltatási előfizetést, törölheti az erőforrást vagy az erőforráscsoportot. Az erőforráscsoport törlése a hozzá társított egyéb erőforrásokat is törli.

Következő lépések

Konfigurálja az egyes kategóriák szűrőit, és tesztelje az adathalmazokat a Content Széf ty Studióval, exportálja a kódot, és telepítse őket.

A Content Széf ty Studio rövid útmutatója

Share via

Rövid útmutató: Képtartalom elemzése

Előfeltételek

Képtartalmak elemzése

Mintakép előkészítése

Képtartalmak elemzése

Hozam

Előfeltételek

Alkalmazás beállítása

Az ügyféloldali SDK telepítése

Az ügyféloldali SDK telepítése

Környezeti változók létrehozása

Képtartalmak elemzése

Előfeltételek

Környezeti változók létrehozása

Képtartalmak elemzése

Előfeltételek

Alkalmazás beállítása

Az ügyféloldali SDK telepítése

Környezeti változók létrehozása

Képtartalmak elemzése

Hozam

Előfeltételek

Alkalmazás beállítása

Az ügyféloldali SDK telepítése

Környezeti változók létrehozása

Képtartalmak elemzése

Hozam

Az erőforrások eltávolítása

Következő lépések

További források