A Detecção do SafeSearch identifica conteúdo adulto ou
violento em uma imagem. Esse recurso usa cinco categorias
(adult
, spoof
, medical
, violence
e racy
) e retorna a probabilidade de que cada uma esteja
presente em determinada imagem. Veja
detalhes sobre esses campos na página SafeSearchAnnotation.
Solicitações de detecção do SafeSearch
Configurar autenticação e projeto do GCP
Detecção de conteúdo explícito em uma imagem local
A API Vision pode realizar a detecção de recursos em um arquivo de imagem local enviando o conteúdo do arquivo de imagem como uma string codificada em base64 no corpo da sua solicitação.
REST e LINHA DE CMD
Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça estas substituições:
- BASE64_ENCODED_IMAGE: a representação
base64 (string ASCII) dos dados da imagem binária. Essa string precisa ser semelhante à seguinte:
/9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==
Método HTTP e URL:
POST https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate
Corpo JSON da solicitação:
{ "requests": [ { "image": { "content": "BASE64_ENCODED_IMAGE" }, "features": [ { "type": "SAFE_SEARCH_DETECTION" }, ] } ] }
Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:
curl
Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json
e execute o comando a seguir:
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
Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json
e execute o comando a seguir:
$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
Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:
{ "responses": [ { "safeSearchAnnotation": { "adult": "UNLIKELY", "spoof": "VERY_UNLIKELY", "medical": "VERY_UNLIKELY", "violence": "LIKELY", "racy": "POSSIBLE" } } ] }
Go
Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Go no Guia de início rápido do Vision: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vision para Go.
Java
Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Java no Guia de início rápido da API Vision: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vision para Java.
Node.js
Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Node.js no Guia de início rápido do Vision: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vision para Node.js.
Python
Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Python no Guia de início rápido do Vision: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vision para Python.
Detecção de conteúdo explícito em uma imagem remota
Para comodidade, a API do Vision pode realizar a detecção de recurso diretamente em um arquivo de imagem localizado no Google Cloud Storage ou na Web, sem a necessidade de enviar o conteúdo do arquivo de imagem no corpo da solicitação.
REST e LINHA DE CMD
Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça estas substituições:
- CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI: o caminho para um arquivo de imagem
válido em um bucket do Cloud Storage. Você precisa ter, pelo menos, privilégios de leitura para o arquivo.
Exemplo:
gs://my-storage-bucket/img/image1.png
Método HTTP e URL:
POST https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate
Corpo JSON da solicitação:
{ "requests": [ { "image": { "source": { "imageUri": "CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI" } }, "features": [ { "type": "SAFE_SEARCH_DETECTION" } ] } ] }
Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:
curl
Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json
e execute o comando a seguir:
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
Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json
e execute o comando a seguir:
$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
Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:
{ "responses": [ { "safeSearchAnnotation": { "adult": "UNLIKELY", "spoof": "VERY_UNLIKELY", "medical": "VERY_UNLIKELY", "violence": "LIKELY", "racy": "POSSIBLE" } } ] }
Go
Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Go no Guia de início rápido do Vision: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vision para Go.
Java
Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Java no Guia de início rápido do Vision: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vision para Java.
Node.js
Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Node.js no Guia de início rápido do Vision: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vision para Node.js.
Python
Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Python no Guia de início rápido do Vision: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vision para Python.
gcloud
Para realizar a detecção do SafeSearch, use o comando
gcloud ml vision detect-safe-search
conforme mostrado neste exemplo:
gcloud ml vision detect-safe-search gs://my_bucket/input_file