Detete conteúdo explícito (Pesquisa segura)

Se não tiver criado um Google Cloud projeto, faça-o agora. Expanda esta secção para ver instruções.

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

   Roles required to select or create a project

   • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
   • Create a project: To create a project, you need the Project Creator (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

   Go to project selector

2. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

3. Enable the Vision API.

   Roles required to enable APIs

   To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

   Enable the API

4. Install the Google Cloud CLI.

5. Configure a CLI gcloud para usar a sua identidade federada.

   Para mais informações, consulte o artigo Inicie sessão na CLI gcloud com a sua identidade federada.

6. Para inicializar a CLI gcloud, execute o seguinte comando:

   gcloud init

   Deteção de conteúdo explícito numa imagem local

   Pode usar a API Vision para realizar a deteção de caraterísticas num ficheiro de imagem local.

   Para pedidos REST, envie o conteúdo do ficheiro de imagem como uma string codificada em base64 no corpo do pedido.

   Para pedidos da gcloud e da biblioteca de cliente, especifique o caminho para uma imagem local no seu pedido.

   REST

   Antes de usar qualquer um dos dados do pedido, faça as seguintes substituições:

   • BASE64_ENCODED_IMAGE: a representação base64 (string ASCII) dos dados da imagem binária. Esta string deve ser semelhante à seguinte string:
     • /9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==
     Visite o tópico codificação base64 para mais informações.
   • PROJECT_ID: o ID do seu Google Cloud projeto.

   Método HTTP e URL:

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

   Corpo JSON do pedido:

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

   Para enviar o seu pedido, escolha uma destas opções:

   curl

   Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte comando:

   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

   Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte comando:

   $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

   Deve receber uma resposta JSON semelhante à seguinte:

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

   Go

   Antes de experimentar este exemplo, siga as Goinstruções de configuração no início rápido do Vision usando bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API GoVision.

   Para se autenticar no Vision, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento 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

   Antes de experimentar este exemplo, siga as instruções de configuração do Java no guia de início rápido da API Vision com as bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Java 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

   Antes de experimentar este exemplo, siga as Node.jsinstruções de configuração no início rápido do Vision usando bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Node.jsVision.

   Para se autenticar no Vision, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento 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

   Antes de experimentar este exemplo, siga as Pythoninstruções de configuração no início rápido do Vision usando bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API PythonVision.

   Para se autenticar no Vision, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento 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)
           )
   
   

   Deteção de conteúdo explícito numa imagem remota

   Pode usar a API Vision para realizar a deteção de funcionalidades num ficheiro de imagem remoto localizado no Cloud Storage ou na Web. Para enviar um pedido de ficheiro remoto, especifique o URL da Web ou o URI do Google Cloud Storage do ficheiro no corpo do pedido.

   REST

   Antes de usar qualquer um dos dados do pedido, faça as seguintes substituições:

   • CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI: o caminho para um ficheiro de imagem válido num contentor do Cloud Storage. Tem de ter, pelo menos, privilégios de leitura para o ficheiro. Exemplo:
     • gs://my-storage-bucket/img/image1.png

   • PROJECT_ID: o ID do seu Google Cloud projeto.

   Método HTTP e URL:

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

   Corpo JSON do pedido:

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

   Para enviar o seu pedido, escolha uma destas opções:

   curl

   Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte comando:

   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

   Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte comando:

   $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

   Deve receber uma resposta JSON semelhante à seguinte:

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

   Go

   Antes de experimentar este exemplo, siga as Goinstruções de configuração no início rápido do Vision usando bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API GoVision.

   Para se autenticar no Vision, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento 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

   Antes de experimentar este exemplo, siga as Javainstruções de configuração no início rápido do Vision usando bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API JavaVision.

   Para se autenticar no Vision, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento 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

   Antes de experimentar este exemplo, siga as Node.jsinstruções de configuração no início rápido do Vision usando bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Node.jsVision.

   Para se autenticar no Vision, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento 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

   Antes de experimentar este exemplo, siga as Pythoninstruções de configuração no início rápido do Vision usando bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API PythonVision.

   Para se autenticar no Vision, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento 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

   Para realizar a deteção da Pesquisa Segura, use o comando gcloud ml vision detect-safe-search conforme mostrado no exemplo seguinte:

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