Détecter le contenu explicite (SafeSearch)

Remarque : Nous avons récemment ajouté de nouvelles fonctionnalités ou de nouveaux champs à la détection SafeSearch. Consultez les notes de version pour plus de détails.

La fonctionnalité Détection SafeSearch détecte les contenus explicites, tels que ceux réservés aux adultes ou les images violentes. Cette fonctionnalité utilise cinq catégories (adult, spoof, medical, violence et racy) et renvoie la probabilité que chacune d'elle soit présente dans une image donnée. Pour en savoir plus sur ces champs, consultez la page SafeSearchAnnotation.

Remarque : L'API Vision est désormais compatible avec l'annotation asynchrone d'images par lot hors connexion pour toutes les caractéristiques. Cette requête asynchrone accepte jusqu'à 2 000 fichiers image et renvoie des fichiers de réponse JSON, qui sont stockés dans votre bucket Cloud Storage. Pour plus d'informations sur cette fonctionnalité, reportez-vous à la section Annotation d'images par lot hors connexion.

Requêtes de détection SafeSearch

Configurer votre authentification et votre projet Google Cloud

Si vous n'avez pas encore créé de projet Google Cloud, faites-le maintenant. Développez cette section pour obtenir la marche à suivre.

1. Connectez-vous à votre compte Google Cloud. Si vous débutez sur Google Cloud, créez un compte pour évaluer les performances de nos produits en conditions réelles. Les nouveaux clients bénéficient également de 300 $ de crédits gratuits pour exécuter, tester et déployer des charges de travail.

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

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

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

4. Enable the Vision API.

   Enable the API

5. Install the Google Cloud CLI.

6. To initialize the gcloud CLI, run the following command:

   gcloud init

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

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

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

9. Enable the Vision API.

   Enable the API

10. Install the Google Cloud CLI.

11. To initialize the gcloud CLI, run the following command:

    gcloud init

Détection de contenu explicite sur une image locale

L'API Vision permet de détecter des caractéristiques dans un fichier image local.

Pour les requêtes REST, envoyez le contenu du fichier image en tant que chaîne encodée en base64 dans le corps de votre requête.

Pour les requêtes gcloud et les bibliothèques clientes, spécifiez le chemin d'accès à une image locale dans votre requête.

REST

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

• BASE64_ENCODED_IMAGE : représentation en base64 (chaîne ASCII) de vos données d'image binaires. Cette chaîne doit ressembler à la chaîne suivante :
  • /9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==
  Consultez la section encodage en base64 pour plus d'informations.
• PROJECT_ID : ID de votre projet Google Cloud.

Méthode HTTP et URL :

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

Corps JSON de la requête :

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

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login, ou en utilisant Cloud Shell, qui vous connecte automatiquement à la CLI gcloud. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

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

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$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

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

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

Go

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Go décrites dans le guide de démarrage rapide de Vision à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Cloud Vision en langage Go.

Pour vous authentifier auprès de Vision, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

// 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

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Java du guide de démarrage rapide de Vision à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Cloud Vision en langage Java.

Remarque : Pour les utilisateurs du framework Spring de Java, Spring Cloud Google Cloud permet de configurer automatiquement les paramètres d'authentification et les objets client à utiliser avec l'API Cloud Vision.

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

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Node.js décrites dans le guide de démarrage rapide de Vision à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Cloud Vision en langage Node.js.

Pour vous authentifier auprès de Vision, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

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

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Python décrites dans le guide de démarrage rapide de Vision à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Cloud Vision en langage Python.

Pour vous authentifier auprès de Vision, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

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)
        )

Détection de contenu explicite sur une image distante

LAPI Vision permet de détecter des caractéristiques dans un fichier image distant situé dans Cloud Storage ou sur le Web. Pour envoyer une requête de fichier distant, spécifiez l'URL Web ou l'URI Cloud Storage du fichier dans le corps de la requête.

Attention : Lorsque les images sont récupérées par le biais d'URL HTTP/HTTPS, Google ne peut pas garantir que la requête sera traitée. La requête peut échouer si l'hôte spécifié la rejette (par exemple en raison de mesures de limitation du trafic ou de protection contre les attaques DoS) ou si Google limite l'accès au site afin d'empêcher tout abus. Vos applications de production ne doivent pas dépendre d'images hébergées en externe.

REST

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

• CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI : chemin d'accès à un fichier image valide dans un bucket Cloud Storage. Il faut au minimum disposer des droits en lecture sur le fichier. Exemple :

  • gs://my-storage-bucket/img/image1.png

• PROJECT_ID : ID de votre projet Google Cloud.

Méthode HTTP et URL :

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

Corps JSON de la requête :

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

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login, ou en utilisant Cloud Shell, qui vous connecte automatiquement à la CLI gcloud. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

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

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$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

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

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

Go

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Go décrites dans le guide de démarrage rapide de Vision à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Cloud Vision en langage Go.

Pour vous authentifier auprès de Vision, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

// 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

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Java décrites dans le guide de démarrage rapide de Vision à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Cloud Vision en langage Java.

Pour vous authentifier auprès de Vision, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

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

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Node.js décrites dans le guide de démarrage rapide de Vision à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Cloud Vision en langage Node.js.

Pour vous authentifier auprès de Vision, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

// 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

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Python décrites dans le guide de démarrage rapide de Vision à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Cloud Vision en langage Python.

Pour vous authentifier auprès de Vision, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

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

Pour effectuer une détection SafeSearch, utilisez la commande gcloud ml vision detect-safe-search comme indiqué dans l'exemple suivant :

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