유해성 콘텐츠 감지(세이프서치)

세이프서치 감지는 이미지에서 성인용 콘텐츠나 폭력적인 콘텐츠와 같은 유해성 콘텐츠를 감지하는 기능입니다. 이 기능은 5개의 카테고리(adult, spoof, medical, violence, racy)를 사용하여 지정된 이미지에 각 카테고리가 나타날 가능성을 반환합니다. 이 필드에 대한 자세한 내용은 SafeSearchAnnotation 페이지를 참조하세요.

세이프서치 감지 요청

Google Cloud 프로젝트 및 인증 설정

Google Cloud 프로젝트를 만들지 않았으면 지금 만드세요. 이 섹션을 펼쳐서 안내를 참조하세요.

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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

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Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Vision API.

Enable the API

Install the Google Cloud CLI.

To initialize the gcloud CLI, run the following command:

gcloud init

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로컬 이미지에서 유해성 콘텐츠 감지

Vision API를 사용하여 로컬 이미지 파일에서 기능 감지를 수행할 수 있습니다.

REST 요청의 경우 이미지 파일의 콘텐츠를 요청 본문에 base64로 인코딩된 문자열로 보냅니다.

gcloud 및 클라이언트 라이브러리 요청의 경우 요청에 로컬 이미지 경로를 지정합니다.

REST

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

BASE64_ENCODED_IMAGE: 바이너리 이미지 데이터의 base64 표현(ASCII 문자열)입니다. 이 문자열은 다음 문자열과 유사하게 표시됩니다.
- /9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==
자세한 내용은 base64 인코딩 주제를 참조하세요.
PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트 ID

HTTP 메서드 및 URL:

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

JSON 요청 본문:

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

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하거나 gcloud CLI에 자동으로 로그인하는 Cloud Shell을 사용하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

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

참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

$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

다음과 비슷한 JSON 응답이 표시됩니다.

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

Go

이 샘플을 사용해 보기 전에 Vision 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Go 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Vision Go API 참고 문서를 참조하세요.

Vision에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.


// 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

이 샘플을 시도하기 전에 Vision API 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Java 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Vision API Java 참고 문서를 참조하세요.


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

이 샘플을 사용해 보기 전에 Vision 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Node.js 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Vision Node.js API 참고 문서를 참조하세요.

Vision에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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

이 샘플을 사용해 보기 전에 Vision 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Python 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Vision Python API 참고 문서를 참조하세요.

Vision에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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)
        )

원격 이미지에서 유해성 콘텐츠 감지

Vision API를 사용하여 Cloud Storage 또는 웹에 있는 원격 이미지 파일에서 기능 감지를 수행할 수 있습니다. 원격 파일 요청을 보내려면 요청 본문에 파일의 웹 URL 또는 Cloud Storage URI를 지정합니다.

REST

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI: Cloud Storage 버킷에 있는 유효한 이미지 파일의 경로입니다. 적어도 파일에 대한 읽기 권한이 있어야 합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
- ```
gs://my-storage-bucket/img/image1.png
```
PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트 ID

HTTP 메서드 및 URL:

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

JSON 요청 본문:

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

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

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

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

$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

다음과 비슷한 JSON 응답이 표시됩니다.

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

Go

Vision에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.


// 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

이 샘플을 사용해 보기 전에 Vision 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Java 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Vision Java API 참고 문서를 참조하세요.

Vision에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.


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

Vision에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

// 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

Vision에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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

세이프서치 감지를 수행하려면 다음 예시와 같이 gcloud ml vision detect-safe-search 명령어를 사용합니다.

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