Expliziten Inhalt erkennen (SafeSearch)

Mit der SafeSearch-Erkennung können Sie explizite Bildinhalte, etwa nur für Erwachsene oder mit gewalttätigen Szenen, erkennen. Dieses Feature verwendet die fünf Kategorien adult, spoof, medical, violence und racy und gibt die Wahrscheinlichkeit dafür an, dass diese in einem Bild vorkommen. Weitere Informationen zu diesen Feldern finden Sie auf der Seite SafeSearchAnnotation.

SafeSearch-Erkennungsanfragen

Google Cloud-Projekt und Authentifizierung einrichten

Wenn Sie noch kein Google Cloud-Projekt erstellt haben, tun Sie dies jetzt. Wenn Sie diesen Abschnitt maximieren, sehen Sie die entsprechende Anleitung.

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Wählen Sie in der Google Cloud Console auf der Seite der Projektauswahl ein Google Cloud-Projekt aus oder erstellen Sie eines.

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Die Abrechnung für das Google Cloud-Projekt muss aktiviert sein.

Vision API aktivieren.

Aktivieren Sie die API

Installieren Sie die Google Cloud CLI.

Führen Sie folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren:

gcloud init

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Anstößige Inhalte in einem lokalen Bild erkennen

Sie können die Vision API für die Featureerkennung in einer lokalen Bilddatei verwenden.

Senden Sie bei REST-Anfragen den Inhalt der Bilddatei als base64-codierten String im Text Ihrer Anfrage.

Geben Sie für Anfragen zu gcloud und Clientbibliotheken den Pfad zu einem lokalen Image in Ihrer Anfrage an.

REST

Ersetzen Sie dabei folgende Werte für die Anfragedaten:

BASE64_ENCODED_IMAGE: Die Base64-Darstellung (ASCII-String) der Binärbilddaten. Dieser String sollte in etwa so aussehen:
- /9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==
Weitere Informationen erhalten Sie unter Base64-Codierung.
PROJECT_ID: Ihre Google Cloud-Projekt-ID.

HTTP-Methode und URL:

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

JSON-Text der Anfrage:

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

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

curl

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto in der gcloud CLI angemeldet haben. Dazu haben Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt oder die Cloud Shell genutzt, die Sie automatisch in der gcloud CLI anmeldet. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

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

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

$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

Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie diese erhalten:

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

Go

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Go-Einrichtungsanleitung in der Vision-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Vision-Referenzdokumentation zur Go API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vision die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.


// 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

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie der Anleitung für die Einrichtung von Java in der Vision API-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Java-Referenzdokumentation zur Vision API.


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

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Node.js-Einrichtungsanleitung in der Vision-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Vision-Referenzdokumentation zur Node.js API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vision die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

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

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Python-Einrichtungsanleitung in der Vision-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Vision-Referenzdokumentation zur Python API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vision die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

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)
        )

Anstößige Inhalte in einem Remote-Bild erkennen

Sie können die Vision API verwenden, um eine Featureerkennung für eine Remote-Bilddatei durchzuführen, die sich in Cloud Storage oder im Web befindet. Zum Senden einer Remote-Dateianfrage geben Sie die Web-URL oder den Cloud Storage-URI der Datei im Anfragetext an.

REST

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI: Der Pfad zu einer gültigen Bilddatei in einem Cloud Storage-Bucket. Sie müssen zumindest Leseberechtigungen für die Datei haben. Beispiel:
- ```
gs://my-storage-bucket/img/image1.png
```
PROJECT_ID: Ihre Google Cloud-Projekt-ID.

HTTP-Methode und URL:

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

JSON-Text der Anfrage:

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

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

curl

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

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

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

$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

Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie diese erhalten:

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

Go

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vision die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.


// 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

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Java-Einrichtungsanleitung in der Vision-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Vision-Referenzdokumentation zur Java API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vision die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.


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

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vision die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

// 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

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vision die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

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

Verwenden Sie zum Durchführen der SafeSearch-Erkennung den Befehl gcloud ml vision detect-safe-search wie im folgenden Beispiel gezeigt:

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