Guia de início rápido: analisar o conteúdo da imagem

Artigo
03/12/2024

Comece a usar o Content Studio, a API REST ou os SDKs de cliente para fazer moderação básica de imagens. O serviço Azure AI Content Safety fornece algoritmos de IA para sinalizar conteúdo censurável. Siga estes passos para experimentar.

Nota

Os dados e o código de exemplo podem conter conteúdo ofensivo. Aconselha-se a discrição do utilizador.

Pré-requisitos

Uma assinatura do Azure - Crie uma gratuitamente
Depois de ter sua assinatura do Azure, crie um recurso de Segurança de Conteúdo no portal do Azure para obter sua chave e ponto de extremidade. Introduza um nome exclusivo para o seu recurso, selecione a sua subscrição e selecione um grupo de recursos, uma região suportada (consulte Disponibilidade da região) e um escalão de preços suportado. Depois, selecione Criar.
- O recurso leva alguns minutos para ser implantado. Depois de terminar, selecione ir para o recurso. No painel esquerdo, em Gerenciamento de Recursos, selecione Chave de Assinatura e Ponto de Extremidade. O ponto de extremidade e qualquer uma das chaves são usados para chamar APIs.
cURL instalado

Analisar conteúdo de imagem

A seção a seguir percorre uma solicitação de moderação de imagem de exemplo com cURL.

Preparar uma imagem de exemplo

Escolha uma imagem de exemplo para analisar e transfira-a para o seu dispositivo.

Suportamos os formatos de imagem JPEG, PNG, GIF, BMP, TIFF ou WEBP. O tamanho máximo para envio de imagens é de 4 MB, e as dimensões da imagem devem estar entre 50 x 50 pixels e 2.048 x 2.048 pixels. Se o seu formato for animado, extrairemos o primeiro quadro para fazer a deteção.

Você pode inserir sua imagem por um dos dois métodos: fluxo de arquivos local ou URL de armazenamento de blob.

Fluxo de arquivos local (recomendado): Codifique sua imagem para base64. Você pode usar um site como codebeautify para fazer a codificação. Em seguida, salve a cadeia de caracteres codificada em um local temporário.
URL de armazenamento de Blob: carregue sua imagem em uma conta de Armazenamento de Blob do Azure. Siga o início rápido do armazenamento de blob para saber como fazer isso. Em seguida, abra o Gerenciador de Armazenamento do Azure e obtenha a URL para sua imagem. Salve-o em um local temporário.

Em seguida, você precisa conceder ao seu recurso de Segurança de Conteúdo acesso para ler o recurso de Armazenamento do Azure. Habilite a identidade gerenciada atribuída pelo sistema para a instância de Segurança de Conteúdo do Azure AI e atribua a função de Contribuidor/Proprietário/Leitor de Dados de Blob de Armazenamento à identidade:
1. Habilite a identidade gerenciada para a instância de Segurança de Conteúdo do Azure AI.
2. Atribua a função de Contribuidor/Proprietário/Leitor de Dados de Blob de Armazenamento à identidade Gerenciada. Quaisquer funções destacadas abaixo devem funcionar.

Analisar conteúdo de imagem

Cole o comando abaixo em um editor de texto e faça as seguintes alterações.

Substitua o pelo URL do <endpoint> ponto de extremidade do recurso.
Substitua <your_subscription_key> pela sua chave.
Preencha o "image" campo no corpo com um "content" campo ou um "blobUrl" campo. Por exemplo: {"image": {"content": "<base_64_string>"} ou {"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"
}'

Nota

Se você estiver usando uma URL de armazenamento de blob, o corpo da solicitação terá esta aparência:

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

Abra uma janela de prompt de comando e execute o comando cURL.

Os campos abaixo devem ser incluídos no URL:

Nome	Necessário?	Description	Type
Versão da API	Necessário	Esta é a versão da API a ser verificada. A versão atual é: `api-version=2023-10-01`. Exemplo: `<endpoint>/contentsafety/image:analyze?api-version=2023-10-01`	String

Os parâmetros no corpo da solicitação são definidos nesta tabela:

Nome	Necessário?	Description	Type
Conteúdo	Necessário	O conteúdo ou URL de blob da imagem. Posso ser bytes codificados em base64 ou um URL de blob. Se ambos forem apresentados, o pedido é recusado. O tamanho máximo permitido da imagem é de 2048 pixels x 2048 pixels, e o tamanho máximo do arquivo é de 4 MB. O tamanho mínimo da imagem é de 50 pixels x 50 pixels.	String
Categorias	Opcional	Supõe-se que esta seja uma matriz de nomes de categoria. Consulte o Guia de categorias de danos para obter uma lista de nomes de categorias disponíveis. Se nenhuma categoria for especificada, todas as quatro categorias serão usadas. Usamos várias categorias para obter pontuações em uma única solicitação.	String
outputType	Opcional	A API de moderação de imagem suporta `"FourSeverityLevels"`apenas o . Severidades de produção em quatro níveis. O valor pode ser `0,2,4,6`	String

Saída

Você deve ver os resultados da moderação de imagem exibidos como dados JSON no console. Por exemplo:

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

Os campos JSON na saída são definidos aqui:

Nome	Descrição	Type
categoriasAnálise	Cada classe de saída que a API prevê. A classificação pode ser multi-labeled. Por exemplo, quando uma imagem é carregada para o modelo de moderação de imagem, ela pode ser classificada como conteúdo sexual e violência. Categorias de danos	String
Gravidade	O nível de gravidade da bandeira em cada categoria de dano. Categorias de danos	Número inteiro

Documentação | de referência Pacote de código-fonte | da biblioteca (NuGet)Amostras |

Pré-requisitos

Uma assinatura do Azure - Crie uma gratuitamente
O IDE do Visual Studio com o desenvolvimento da área de trabalho .NET habilitado. Ou, se você não planeja usar o IDE do Visual Studio, precisará da versão atual do .NET Core.
.NET Runtime instalado.
Depois de ter sua assinatura do Azure, crie um recurso de Segurança de Conteúdo no portal do Azure para obter sua chave e ponto de extremidade. Introduza um nome exclusivo para o seu recurso, selecione a sua subscrição e selecione um grupo de recursos, uma região suportada (consulte Disponibilidade da região) e um escalão de preços suportado. Depois, selecione Criar.
- O recurso leva alguns minutos para ser implantado. Depois que terminar, selecione ir para recurso. No painel esquerdo, em Gerenciamento de Recursos, selecione Chave de Assinatura e Ponto de Extremidade. O ponto de extremidade e qualquer uma das chaves são usados para chamar APIs.

Configurar a aplicação

Crie um novo aplicativo C#.

Visual Studio IDE
CLI

Abra o Visual Studio e, em Introdução, selecione Criar um novo projeto. Defina os filtros de modelo como C#/Todas as plataformas/Console. Selecione Console App (aplicativo de linha de comando que pode ser executado no .NET no Windows, Linux e macOS) e escolha Next. Atualize o nome do projeto para ContentSafetyQuickstart e escolha Next. Selecione .NET 6.0 ou superior e escolha Criar para criar o projeto.

Instalar o SDK do cliente

Depois de criar um novo projeto, instale o SDK do cliente clicando com o botão direito do mouse na solução do projeto no Gerenciador de Soluções e selecionando Gerenciar Pacotes NuGet. No gerenciador de pacotes que é aberto, selecione Procurar e procure Azure.AI.ContentSafety. Selecione Instalar.

Em uma janela de console (como cmd, PowerShell ou Bash), use o dotnet new comando para criar um novo aplicativo de console com o nome content-safety-quickstart. Este comando cria um projeto C# "Hello World" simples com um único arquivo de origem: Program.cs.

dotnet new console -n content-safety-quickstart

Altere seu diretório para a pasta do aplicativo recém-criada. Você pode criar o aplicativo com:

dotnet build

A saída da compilação não deve conter avisos ou erros.

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

Instalar o SDK do cliente

Dentro do diretório do aplicativo, instale o SDK do cliente Computer Vision para .NET com o seguinte comando:

dotnet add package Azure.AI.ContentSafety

Criar variáveis de ambiente

Neste exemplo, você gravará suas credenciais em variáveis de ambiente na máquina local que executa o aplicativo.

Gorjeta

Não inclua a chave diretamente no seu código e nunca a publique publicamente. Consulte o artigo de segurança dos serviços de IA do Azure para obter mais opções de autenticação, como o Azure Key Vault.

Para definir a variável de ambiente para sua chave e ponto de extremidade, abra uma janela do console e siga as instruções para seu sistema operacional e ambiente de desenvolvimento.

Para definir a CONTENT_SAFETY_KEY variável de ambiente, substitua YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY por uma das chaves do seu recurso.
Para definir a variável de CONTENT_SAFETY_ENDPOINT ambiente, substitua YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT pelo ponto de extremidade do seu recurso.

Windows
Linux

setx CONTENT_SAFETY_KEY 'YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY'

setx CONTENT_SAFETY_ENDPOINT 'YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT'

Depois de adicionar as variáveis de ambiente, talvez seja necessário reiniciar todos os programas em execução que lerão as variáveis de ambiente, incluindo a janela do console.

export CONTENT_SAFETY_KEY='YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY'

export CONTENT_SAFETY_ENDPOINT='YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT'

Depois de adicionar as variáveis de ambiente, execute source ~/.bashrc a partir da janela do console para tornar as alterações efetivas.

Analisar conteúdo de imagem

No diretório do projeto, abra o arquivo de Program.cs que foi criado anteriormente. Cole o código seguinte.

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();
    }
  }
}

Crie uma pasta sample_data no diretório do projeto e adicione um arquivo image.png a ela.

Visual Studio IDE
CLI

Crie e execute o aplicativo selecionando Iniciar depuração no menu Depurar na parte superior da janela do IDE (ou pressione F5).

Crie e execute o aplicativo a partir do diretório do aplicativo com estes comandos:

dotnet build
dotnet run

Documentação | de referência Pacote de código-fonte | da biblioteca (PyPI)Amostras | |

Pré-requisitos

Uma assinatura do Azure - Crie uma gratuitamente
Depois de ter sua assinatura do Azure, crie um recurso de Segurança de Conteúdo no portal do Azure para obter sua chave e ponto de extremidade. Introduza um nome exclusivo para o seu recurso, selecione a sua subscrição e selecione um grupo de recursos, uma região suportada (consulte Disponibilidade da região) e um escalão de preços suportado. Depois, selecione Criar.
- O recurso leva alguns minutos para ser implantado. Depois que terminar, selecione ir para recurso. No painel esquerdo, em Gerenciamento de Recursos, selecione Chave de Assinatura e Ponto de Extremidade. O ponto de extremidade e qualquer uma das chaves são usados para chamar APIs.
Python 3.8 ou posterior
- Sua instalação do Python deve incluir pip. Você pode verificar se você tem pip instalado executando pip --version na linha de comando. Obtenha pip instalando a versão mais recente do Python.

Criar variáveis de ambiente

Neste exemplo, você gravará suas credenciais em variáveis de ambiente na máquina local que executa o aplicativo.

Gorjeta

Para definir a variável de ambiente para sua chave e ponto de extremidade, abra uma janela do console e siga as instruções para seu sistema operacional e ambiente de desenvolvimento.

Para definir a CONTENT_SAFETY_KEY variável de ambiente, substitua YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY por uma das chaves do seu recurso.
Para definir a variável de CONTENT_SAFETY_ENDPOINT ambiente, substitua YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT pelo ponto de extremidade do seu recurso.

Windows
Linux

setx CONTENT_SAFETY_KEY 'YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY'

setx CONTENT_SAFETY_ENDPOINT 'YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT'

Depois de adicionar as variáveis de ambiente, talvez seja necessário reiniciar todos os programas em execução que lerão as variáveis de ambiente, incluindo a janela do console.

export CONTENT_SAFETY_KEY='YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY'

export CONTENT_SAFETY_ENDPOINT='YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT'

Depois de adicionar as variáveis de ambiente, execute source ~/.bashrc a partir da janela do console para tornar as alterações efetivas.

Analisar conteúdo de imagem

A seção a seguir percorre uma solicitação de exemplo com o SDK do Python.

Abra um prompt de comando, navegue até a pasta do projeto e crie um novo arquivo chamado quickstart.py.
Execute este comando para instalar a biblioteca de cliente do Azure AI Content Safety:
```
python -m pip install azure-ai-contentsafety
```

Copie o seguinte código para 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()

Substitua "sample_data" e "image.jpg" pelo caminho e nome do arquivo do local que você deseja usar.
Em seguida, execute o aplicativo com o python comando em seu arquivo de início rápido.
```
python quickstart.py
```

Documentação | de referência Código fonte | da biblioteca Artifact (Maven)Samples |

Pré-requisitos

Uma assinatura do Azure - Crie uma gratuitamente
A versão atual do Java Development Kit (JDK)
A ferramenta de compilação Gradle ou outro gerenciador de dependência.
Depois de ter sua assinatura do Azure, crie um recurso de Segurança de Conteúdo no portal do Azure para obter sua chave e ponto de extremidade. Introduza um nome exclusivo para o seu recurso, selecione a sua subscrição e selecione um grupo de recursos, uma região suportada (consulte Disponibilidade da região) e um escalão de preços suportado. Depois, selecione Criar.
- O recurso leva alguns minutos para ser implantado. Depois que terminar, selecione ir para recurso. No painel esquerdo, em Gerenciamento de Recursos, selecione Chave de Assinatura e Ponto de Extremidade. O ponto de extremidade e qualquer uma das chaves são usados para chamar APIs.

Configurar a aplicação

Crie um novo projeto Gradle.

Numa janela de consola (como cmd, PowerShell ou Bash), crie um novo diretório para a sua aplicação e navegue para a mesma.

mkdir myapp && cd myapp

Execute o comando a gradle init partir do seu diretório de trabalho. Este comando criará arquivos de compilação essenciais para o Gradle, incluindo build.gradle.kts, que é usado em tempo de execução para criar e configurar seu aplicativo.

gradle init --type basic

Quando solicitado a escolher uma DSL, selecione Kotlin.

No diretório de trabalho, execute o seguinte comando para criar uma pasta de origem do projeto:

mkdir -p src/main/java

Navegue até a nova pasta e crie um arquivo chamado ContentSafetyQuickstart.java.

Crie também uma src/resources pasta na raiz do seu projeto e adicione uma imagem de exemplo a ela.

Instalar o SDK do cliente

Este guia de início rápido usa o gerenciador de dependência do Gradle. Você pode encontrar a biblioteca do cliente e informações para outros gerenciadores de dependência no Maven Central Repository.

Localize build.gradle.kts e abra-o com o seu IDE ou editor de texto preferido. Em seguida, copie na seguinte configuração de compilação. Esta configuração define o projeto como uma aplicação Java cujo ponto de entrada é a classe ContentSafetyQuickstart. Ele importa a biblioteca do Azure AI Vision.

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

Criar variáveis de ambiente

Neste exemplo, você gravará suas credenciais em variáveis de ambiente na máquina local que executa o aplicativo.

Gorjeta

Para definir a variável de ambiente para sua chave e ponto de extremidade, abra uma janela do console e siga as instruções para seu sistema operacional e ambiente de desenvolvimento.

Para definir a CONTENT_SAFETY_KEY variável de ambiente, substitua YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY por uma das chaves do seu recurso.
Para definir a variável de CONTENT_SAFETY_ENDPOINT ambiente, substitua YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT pelo ponto de extremidade do seu recurso.

Windows
Linux

setx CONTENT_SAFETY_KEY 'YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY'

setx CONTENT_SAFETY_ENDPOINT 'YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT'

Depois de adicionar as variáveis de ambiente, talvez seja necessário reiniciar todos os programas em execução que lerão as variáveis de ambiente, incluindo a janela do console.

export CONTENT_SAFETY_KEY='YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY'

export CONTENT_SAFETY_ENDPOINT='YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT'

Depois de adicionar as variáveis de ambiente, execute source ~/.bashrc a partir da janela do console para tornar as alterações efetivas.

Analisar conteúdo de imagem

Abra ContentSafetyQuickstart.java em seu editor ou IDE preferido e cole no código a seguir. Substitua a source variável pelo caminho para a imagem de exemplo.

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());
        }
    }
}

Navegue de volta para a pasta raiz do projeto e crie o aplicativo com:

gradle build

Em seguida, execute-o com o gradle run comando:

gradle run

Saída

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

Documentação | de referência Pacote de código-fonte | da biblioteca (npm)Exemplos | |

Pré-requisitos

Uma assinatura do Azure - Crie uma gratuitamente
A versão atual do Node.js
Depois de ter sua assinatura do Azure, crie um recurso de Segurança de Conteúdo no portal do Azure para obter sua chave e ponto de extremidade. Introduza um nome exclusivo para o seu recurso, selecione a sua subscrição e selecione um grupo de recursos, uma região suportada (consulte Disponibilidade da região) e um escalão de preços suportado. Depois, selecione Criar.
- O recurso leva alguns minutos para ser implantado. Depois que terminar, selecione ir para recurso. No painel esquerdo, em Gerenciamento de Recursos, selecione Chave de Assinatura e Ponto de Extremidade. O ponto de extremidade e qualquer uma das chaves são usados para chamar APIs.

Configurar a aplicação

Crie um novo aplicativo Node.js. Numa janela de consola (como cmd, PowerShell ou Bash), crie um novo diretório para a sua aplicação e navegue para a mesma.

mkdir myapp && cd myapp

Execute o comando npm init para criar uma aplicação de nó com um ficheiro package.json.

npm init

Crie também uma /resources pasta na raiz do seu projeto e adicione uma imagem de exemplo a ela.

Instalar o SDK do cliente

Instale o @azure-rest/ai-content-safety pacote npm:

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

Instale também o módulo para usar variáveis de dotenv ambiente:

npm install dotenv

O ficheiro package.json da sua aplicação será atualizado com as dependências.

Criar variáveis de ambiente

Neste exemplo, você gravará suas credenciais em variáveis de ambiente na máquina local que executa o aplicativo.

Gorjeta

Para definir a variável de ambiente para sua chave e ponto de extremidade, abra uma janela do console e siga as instruções para seu sistema operacional e ambiente de desenvolvimento.

Para definir a CONTENT_SAFETY_KEY variável de ambiente, substitua YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY por uma das chaves do seu recurso.
Para definir a variável de CONTENT_SAFETY_ENDPOINT ambiente, substitua YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT pelo ponto de extremidade do seu recurso.

Windows
Linux

setx CONTENT_SAFETY_KEY 'YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY'

setx CONTENT_SAFETY_ENDPOINT 'YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT'

Depois de adicionar as variáveis de ambiente, talvez seja necessário reiniciar todos os programas em execução que lerão as variáveis de ambiente, incluindo a janela do console.

export CONTENT_SAFETY_KEY='YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY'

export CONTENT_SAFETY_ENDPOINT='YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT'

Depois de adicionar as variáveis de ambiente, execute source ~/.bashrc a partir da janela do console para tornar as alterações efetivas.

Analisar conteúdo de imagem

Crie um novo arquivo em seu diretório, index.js. Abra-o no seu editor ou IDE preferido e cole no código a seguir. Substitua a image_path variável pelo caminho para a imagem de exemplo.

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);
});

Execute a aplicação com o comando node no seu ficheiro de início rápido.

node index.js

Saída

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

Clean up resources (Limpar recursos)

Se quiser limpar e remover uma assinatura de serviços do Azure AI, você pode excluir o recurso ou grupo de recursos. A exclusão do grupo de recursos também exclui quaisquer outros recursos associados a ele.

Próximos passos

Configure filtros para cada categoria e teste em conjuntos de dados usando o Content Safety Studio, exporte o código e implante.

Guia de início rápido do Content Safety Studio

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Guia de início rápido: analisar o conteúdo da imagem

Pré-requisitos

Analisar conteúdo de imagem

Preparar uma imagem de exemplo

Analisar conteúdo de imagem

Saída

Pré-requisitos

Configurar a aplicação

Instalar o SDK do cliente

Instalar o SDK do cliente

Criar variáveis de ambiente

Analisar conteúdo de imagem

Pré-requisitos

Criar variáveis de ambiente

Analisar conteúdo de imagem

Pré-requisitos

Configurar a aplicação

Instalar o SDK do cliente

Criar variáveis de ambiente

Analisar conteúdo de imagem

Saída

Pré-requisitos

Configurar a aplicação

Instalar o SDK do cliente

Criar variáveis de ambiente

Analisar conteúdo de imagem

Saída

Clean up resources (Limpar recursos)

Próximos passos

Recursos adicionais