Détecter le contenu explicite (SafeSearch)

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.

Requêtes de détection SafeSearch

Configurer votre authentification et votre projet GCP

Si vous n'avez pas encore créé de projet Google Cloud Platform (GCP) ni d'identifiants de compte de service, faites-le maintenant. Développez cette section pour obtenir la marche à suivre.

Connectez-vous à votre compte Google.
Si vous n'en possédez pas déjà un, vous devez en créer un.

Configurez un projet Cloud Console.
Configurer un projet
Cliquez pour effectuer les opérations suivantes :
- Créer ou sélectionner un projet
- Activez Vision API pour ce projet.
- Créez un compte de service.
- Téléchargez une clé privée au format JSON.
Vous pouvez consulter et gérer ces ressources à tout moment dans Cloud Console.

Définissez la variable d'environnement GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS pour qu'elle pointe vers le chemin du fichier JSON contenant la clé de votre compte de service. Cette variable ne s'applique qu'à la session de shell actuelle. Par conséquent, si vous ouvrez une nouvelle session, vous devez de nouveau la définir.
Exemple : Linux ou macOS

Remplacez [PATH] par le chemin du fichier JSON contenant la clé de votre compte de service.
```
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="[PATH]"
```
Exemple :
```
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/home/user/Downloads/service-account-file.json"
```
Exemple : Windows

Remplacez [PATH] par le chemin du fichier JSON contenant la clé de votre compte de service.

Avec PowerShell :
```
$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="[PATH]"
```
Exemple :
```
$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="C:\Users\username\Downloads\my-key.json"
```
Avec l'invite de commande :
```
set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=[PATH]
```

Installez et initialisez le SDK Cloud.

Détection de contenu explicite sur une image locale

L'API Vision peut détecter des caractéristiques sur un fichier image local en envoyant le contenu de ce fichier sous la forme d'une chaîne encodée en base64 dans le corps de la requête.

API REST et ligne de commande

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.

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

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 application-default print-access-token) \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate

PowerShell

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

$cred = gcloud auth application-default print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

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"
      }
    }
  ]
}

C#

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

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// Load an image from a local file.
var image = Image.FromFile(filePath);
var client = ImageAnnotatorClient.Create();
var response = client.DetectSafeSearch(image);
Console.WriteLine("Adult: {0}", response.Adult.ToString());
Console.WriteLine("Spoof: {0}", response.Spoof.ToString());
Console.WriteLine("Medical: {0}", response.Medical.ToString());
Console.WriteLine("Violence: {0}", response.Violence.ToString());
Console.WriteLine("Racy: {0}", response.Racy.ToString());

Go

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

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// 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.

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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 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 Node.js.

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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}`);

PHP

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour PHP 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 PHP.

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namespace Google\Cloud\Samples\Vision;

use Google\Cloud\Vision\V1\ImageAnnotatorClient;

// $path = 'path/to/your/image.jpg'

function detect_safe_search($path)
{
    $imageAnnotator = new ImageAnnotatorClient();

    # annotate the image
    $image = file_get_contents($path);
    $response = $imageAnnotator->safeSearchDetection($image);
    $safe = $response->getSafeSearchAnnotation();

    $adult = $safe->getAdult();
    $medical = $safe->getMedical();
    $spoof = $safe->getSpoof();
    $violence = $safe->getViolence();
    $racy = $safe->getRacy();

    # names of likelihood from google.cloud.vision.enums
    $likelihoodName = ['UNKNOWN', 'VERY_UNLIKELY', 'UNLIKELY',
    'POSSIBLE', 'LIKELY', 'VERY_LIKELY'];

    printf("Adult: %s" . PHP_EOL, $likelihoodName[$adult]);
    printf("Medical: %s" . PHP_EOL, $likelihoodName[$medical]);
    printf("Spoof: %s" . PHP_EOL, $likelihoodName[$spoof]);
    printf("Violence: %s" . PHP_EOL, $likelihoodName[$violence]);
    printf("Racy: %s" . PHP_EOL, $likelihoodName[$racy]);

    $imageAnnotator->close();
}

Python

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Python 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 Python.

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def detect_safe_search(path):
    """Detects unsafe features in the file."""
    from google.cloud import vision
    import io
    client = vision.ImageAnnotatorClient()

    with io.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('adult: {}'.format(likelihood_name[safe.adult]))
    print('medical: {}'.format(likelihood_name[safe.medical]))
    print('spoofed: {}'.format(likelihood_name[safe.spoof]))
    print('violence: {}'.format(likelihood_name[safe.violence]))
    print('racy: {}'.format(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))

Ruby

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Ruby 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 Ruby.

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# image_path = "Path to local image file, eg. './image.png'"

require "google/cloud/vision"

image_annotator = Google::Cloud::Vision.image_annotator

response = image_annotator.safe_search_detection image: image_path

response.responses.each do |res|
  safe_search = res.safe_search_annotation

  puts "Adult:    #{safe_search.adult}"
  puts "Spoof:    #{safe_search.spoof}"
  puts "Medical:  #{safe_search.medical}"
  puts "Violence: #{safe_search.violence}"
  puts "Racy:     #{safe_search.racy}"
end

Détection de contenu explicite sur une image distante

Pour votre commodité, l APIAPI Vision peut exécuter la détection de caractéristiques directement sur un fichier image situé dans Google Cloud Storage ou sur le Web, sans qu'il soit nécessaire d'envoyer le contenu de ce fichier dans le corps de la requête.

API REST et ligne de commande

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
```

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

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 application-default print-access-token) \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate

PowerShell

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

$cred = gcloud auth application-default print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

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"
      }
    }
  ]
}

C#

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// Specify a Google Cloud Storage uri for the image
// or a publicly accessible HTTP or HTTPS uri.
var image = Image.FromUri(uri);
var client = ImageAnnotatorClient.Create();
var response = client.DetectSafeSearch(image);
Console.WriteLine("Adult: {0}", response.Adult.ToString());
Console.WriteLine("Spoof: {0}", response.Spoof.ToString());
Console.WriteLine("Medical: {0}", response.Medical.ToString());
Console.WriteLine("Violence: {0}", response.Violence.ToString());
Console.WriteLine("Racy: {0}", response.Racy.ToString());

Go

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// 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

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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

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// 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}`);

PHP

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namespace Google\Cloud\Samples\Vision;

use Google\Cloud\Vision\V1\ImageAnnotatorClient;

// $path = 'gs://path/to/your/image.jpg'

function detect_safe_search_gcs($path)
{
    $imageAnnotator = new ImageAnnotatorClient();

    # annotate the image
    $response = $imageAnnotator->safeSearchDetection($path);
    $safe = $response->getSafeSearchAnnotation();

    if ($safe) {
        $adult = $safe->getAdult();
        $medical = $safe->getMedical();
        $spoof = $safe->getSpoof();
        $violence = $safe->getViolence();
        $racy = $safe->getRacy();

        # names of likelihood from google.cloud.vision.enums
        $likelihoodName = ['UNKNOWN', 'VERY_UNLIKELY', 'UNLIKELY',
        'POSSIBLE', 'LIKELY', 'VERY_LIKELY'];

        printf("Adult: %s" . PHP_EOL, $likelihoodName[$adult]);
        printf("Medical: %s" . PHP_EOL, $likelihoodName[$medical]);
        printf("Spoof: %s" . PHP_EOL, $likelihoodName[$spoof]);
        printf("Violence: %s" . PHP_EOL, $likelihoodName[$violence]);
        printf("Racy: %s" . PHP_EOL, $likelihoodName[$racy]);
    } else {
        print('No Results.' . PHP_EOL);
    }

    $imageAnnotator->close();
}

Python

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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('adult: {}'.format(likelihood_name[safe.adult]))
    print('medical: {}'.format(likelihood_name[safe.medical]))
    print('spoofed: {}'.format(likelihood_name[safe.spoof]))
    print('violence: {}'.format(likelihood_name[safe.violence]))
    print('racy: {}'.format(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))

Ruby

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# image_path = "Google Cloud Storage URI, eg. 'gs://my-bucket/image.png'"

require "google/cloud/vision"

image_annotator = Google::Cloud::Vision.image_annotator

response = image_annotator.safe_search_detection image: image_path

response.responses.each do |res|
  safe_search = res.safe_search_annotation

  puts "Adult:    #{safe_search.adult}"
  puts "Spoof:    #{safe_search.spoof}"
  puts "Medical:  #{safe_search.medical}"
  puts "Violence: #{safe_search.violence}"
  puts "Racy:     #{safe_search.racy}"
end

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