Démarrage rapide : Analyser le contenu d’une image

Prérequis

• Un compte Azure. Si vous n’en avez pas, vous pouvez en créer un gratuitement.
• Une ressource Azure AI.

Configuration

Pour utiliser la page Essayer de Sécurité du contenu, procédez comme suit :

1. Accédez à Azure AI Foundry et naviguez jusqu’à votre projet/hub. Sélectionnez ensuite l’onglet Garde-fous + contrôles dans le volet de navigation gauche, puis sélectionnez l’onglet Essayer .
2. Sur la page Essayer , vous pouvez expérimenter différentes fonctionnalités de garde-fous et de contrôles, telles que du texte et du contenu d’image, à l’aide de seuils réglables pour filtrer le contenu inapproprié ou dangereux.

Capture d’écran de la page Essayer pour Guardrails & contrôles.

Analyser des images

La page Modérer une image vous permet de tester rapidement la modération d’une image.

1. Sélectionnez le panneau Modérer le contenu d’une image.
2. Sélectionnez un exemple d’image dans les panneaux de la page, ou chargez votre propre image.
3. Sélectionnez Exécuter le test. Le service retourne toutes les catégories qui ont été détectées, avec un niveau de gravité pour chacune : 0-Sûr, 2-Faible, 4-Moyen, 6-Élevé. Il retourne également un résultat binaire Accepté/Refusé, en fonction des filtres que vous configurez. Utilisez la matrice de l’onglet Configurer les filtres à droite pour définir vos niveaux de gravité autorisés/interdits pour chaque catégorie. Ensuite, vous pouvez réexécuter le texte pour voir comment fonctionne le filtre.

Afficher et exporter du code

Vous pouvez utiliser la fonctionnalité Afficher le code dans la page Analyser le contenu d’un texte ou Analyser le contenu d’une image pour voir et copier l’exemple de code, qui comprend la configuration du filtrage des gravités, des listes de blocage et des fonctions de modération. Vous pouvez ensuite déployer le code de votre côté.

Prérequis

• Un abonnement Azure - En créer un gratuitement
• Une fois que vous avez votre abonnement Azure, créez une ressource Content Safety dans le portail Azure pour obtenir votre clé et votre point de terminaison. Entrez un nom unique pour votre ressource, sélectionnez votre abonnement, puis sélectionnez un groupe de ressources, une région prise en charge (voir disponibilité région) et le niveau tarifaire pris en charge. Sélectionnez ensuite Créer.
  • Le déploiement de la ressource prend quelques minutes. Une fois qu’il est terminé, sélectionnez Accéder à la ressource. Dans le volet gauche, sous Gestion des ressources, sélectionnez Clé et point de terminaison de l’abonnement. Le point de terminaison et l’une des clés sont utilisés pour appeler les API.
• Installation de cURL

Analyser le contenu d’une image

La section suivante décrit en détail un exemple de requête de modération d’image avec cURL.

Préparez un exemple d’image

Choisissez un exemple d’image à analyser et téléchargez-le sur votre appareil.

Consultez les Exigences d’entrée pour les limitations de l’image. Si votre format est animé, le service extrait le premier frame pour effectuer l’analyse.

Vous pouvez entrer votre image par l’une des deux méthodes suivantes : flux de fichiers local ou URL de stockage d’objets blob.

• Flux de fichiers local (recommandé) : encodezvotre image en base64. Vous pouvez utiliser un site web comme codebeautify pour effectuer l’encodage. Enregistrez ensuite la chaîne encodée dans un emplacement temporaire.

• URL de stockage d’objets blob : chargez votre image sur un compte Stockage Blob Azure. Suivez le démarrage rapide de stockage d’objets blob pour savoir comment procéder. Ouvrez ensuite Explorateur Stockage Azure et obtenez l’URL de votre image. Enregistrez-la dans un emplacement temporaire.

  Ensuite, vous devez accorder à votre ressource Sécurité du contenu un accès en lecture à partir de la ressource Stockage Azure. Activez l’identité managée affectée par le système pour l’instance d’Azure AI Sécurité du Contenu, puis attribuez le rôle Contributeur aux données Blob du stockage/Propriétaire des données Blob du stockage à l’identité :

  Important

  Les rôles Contributeur aux données Blob du stockage ou Propriétaire des données Blob du stockage sont les seuls rôles valides pour continuer.

  1. Activez une identité managée pour l’instance Azure AI Content Safety.

     

  2. Attribuez le rôle Contributeur/Propriétaire de données Blob de stockage à l’identité managée. Tous les rôles mis en évidence ci-dessous doivent fonctionner.

     

     

     

Analyser le contenu d’une image

Collez la commande ci-dessous dans un éditeur de texte et apportez les modifications suivantes.

1. Remplacez <endpoint> par l’URL de votre point de terminaison de ressource.
2. Remplacez <your_subscription_key> par votre clé.
3. Renseignez le champ "image" dans le corps avec un champ "content" ou un champ "blobUrl". Par exemple, {"image": {"content": "<base_64_string>"} ou {"image": {"blobUrl": "<your_storage_url>"}.

curl --location --request POST '<endpoint>/contentsafety/image:analyze?api-version=2024-09-01' \
--header 'Ocp-Apim-Subscription-Key: <your_subscription_key>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
  "image": {
    "content": "<base_64_string>"
  },
  "categories": ["Hate", "SelfHarm", "Sexual", "Violence"],
  "outputType": "FourSeverityLevels"
}'

{
  "image": {
    "blobUrl": "<your_storage_url>"
  }
}

Les champs ci-dessous doivent être inclus dans l’URL :

Les paramètres dans le corps de la requête sont définis dans ce tableau :

Ouvrez une fenêtre d’invite de commandes et exécutez la commande cURL.

Output

Les résultats de la modération des images doivent s’afficher sous la forme de données JSON dans la console. Exemple :

{
  "categoriesAnalysis": [
    {
      "category": "Hate",
      "severity": 2
    },
    {
      "category": "SelfHarm",
      "severity": 0
    },
    {
      "category": "Sexual",
      "severity": 0
    },
    {
      "category": "Violence",
      "severity": 0
    }
  ]
}

Les champs JSON dans la sortie sont définis ici :

Documentation de référence | Code source de la bibliothèque | Package (NuGet) | Exemples

Prérequis

• Un abonnement Azure - En créer un gratuitement
• L’IDE Visual Studio avec la charge de travail Développement de bureau .NET activée. Ou, si vous n’envisagez pas d’utiliser l’IDE Visual Studio, vous avez besoin de la version actuelle de .NET Core.
• .NET Runtime installé.
• Une fois que vous avez votre abonnement Azure, créez une ressource Content Safety dans le portail Azure pour obtenir votre clé et votre point de terminaison. Entrez un nom unique pour votre ressource, sélectionnez votre abonnement, puis sélectionnez un groupe de ressources, une région prise en charge (voir disponibilité région) et le niveau tarifaire pris en charge. Sélectionnez ensuite Créer.
  • Le déploiement de la ressource prend quelques minutes. Une fois qu’il est terminé, sélectionnez Accéder à la ressource. Dans le volet gauche, sous Gestion des ressources, sélectionnez Clé et point de terminaison de l’abonnement. Le point de terminaison et l’une des clés sont utilisés pour appeler les API.

Configurer l’application

Créez une application C#.

dotnet new console -n content-safety-quickstart

dotnet build

...
Build succeeded.
  0 Warning(s)
  0 Error(s)
...

dotnet add package Azure.AI.ContentSafety

Créer des variables d’environnement

Dans cet exemple, vous allez écrire vos informations d’identification dans des variables d’environnement sur l’ordinateur local exécutant l’application.

Pour définir la variable d’environnement de votre clé et point de terminaison, ouvrez une fenêtre de console et suivez les instructions relatives à votre système d’exploitation et à votre environnement de développement.

• Pour définir la variable d’environnement CONTENT_SAFETY_KEY, remplacez YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY par l’une des clés de votre ressource.
• Pour définir la variable d’environnement CONTENT_SAFETY_ENDPOINT, remplacez YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT par le point de terminaison de votre ressource.

setx CONTENT_SAFETY_KEY 'YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY'

setx CONTENT_SAFETY_ENDPOINT 'YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT'

export CONTENT_SAFETY_KEY='YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY'

export CONTENT_SAFETY_ENDPOINT='YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT'

Analyser le contenu d’une image

Dans le répertoire du projet, ouvrez le fichier Program.cs créé précédemment. Collez le code suivant.

using System;
using Azure.AI.ContentSafety;

namespace Azure.AI.ContentSafety.Dotnet.Sample
{
  class ContentSafetySampleAnalyzeImage
  {
    public static void AnalyzeImage()
    {
      // retrieve the endpoint and key from the environment variables created earlier
      string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("CONTENT_SAFETY_ENDPOINT");
      string key = Environment.GetEnvironmentVariable("CONTENT_SAFETY_KEY");

      ContentSafetyClient client = new ContentSafetyClient(new Uri(endpoint), new AzureKeyCredential(key));

      // Example: analyze image

      string imagePath = @"sample_data\image.png";
      ContentSafetyImageData image = new ContentSafetyImageData(BinaryData.FromBytes(File.ReadAllBytes(imagePath)));

      var request = new AnalyzeImageOptions(image);

      Response<AnalyzeImageResult> response;
      try
      {
          response = client.AnalyzeImage(request);
      }
      catch (RequestFailedException ex)
      {
          Console.WriteLine("Analyze image failed.\nStatus code: {0}, Error code: {1}, Error message: {2}", ex.Status, ex.ErrorCode, ex.Message);
          throw;
      }

      Console.WriteLine("Hate severity: {0}", response.Value.CategoriesAnalysis.FirstOrDefault(a => a.Category == ImageCategory.Hate)?.Severity ?? 0);
      Console.WriteLine("SelfHarm severity: {0}", response.Value.CategoriesAnalysis.FirstOrDefault(a => a.Category == ImageCategory.SelfHarm)?.Severity ?? 0);
      Console.WriteLine("Sexual severity: {0}", response.Value.CategoriesAnalysis.FirstOrDefault(a => a.Category == ImageCategory.Sexual)?.Severity ?? 0);
      Console.WriteLine("Violence severity: {0}", response.Value.CategoriesAnalysis.FirstOrDefault(a => a.Category == ImageCategory.Violence)?.Severity ?? 0);
    }
    static void Main()
    {
      AnalyzeImage();
    }
  }
}

Créez un dossier sample_data dans votre répertoire de projet et ajoutez-y un fichier image.png.

dotnet build
dotnet run

Documentation de référence | Code source de la bibliothèque | Package (PyPI) | Exemples |

Prérequis

• Un abonnement Azure - En créer un gratuitement
• Une fois que vous avez votre abonnement Azure, créez une ressource Content Safety dans le portail Azure pour obtenir votre clé et votre point de terminaison. Entrez un nom unique pour votre ressource, sélectionnez votre abonnement, puis sélectionnez un groupe de ressources, une région prise en charge (voir disponibilité région) et le niveau tarifaire pris en charge. Sélectionnez ensuite Créer.
  • Le déploiement de la ressource prend quelques minutes. Une fois qu’il est terminé, sélectionnez Accéder à la ressource. Dans le volet gauche, sous Gestion des ressources, sélectionnez Clé et point de terminaison de l’abonnement. Le point de terminaison et l’une des clés sont utilisés pour appeler les API.
• Python 3.8 ou version ultérieure
  • Votre installation Python doit inclure pip. Vous pouvez vérifier si pip est installé en exécutant pip --version sur la ligne de commande. Procurez-vous pip en installant la dernière version de Python.

Créer des variables d’environnement

Dans cet exemple, vous allez écrire vos informations d’identification dans des variables d’environnement sur l’ordinateur local exécutant l’application.

Pour définir la variable d’environnement de votre clé et point de terminaison, ouvrez une fenêtre de console et suivez les instructions relatives à votre système d’exploitation et à votre environnement de développement.

• Pour définir la variable d’environnement CONTENT_SAFETY_KEY, remplacez YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY par l’une des clés de votre ressource.
• Pour définir la variable d’environnement CONTENT_SAFETY_ENDPOINT, remplacez YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT par le point de terminaison de votre ressource.

setx CONTENT_SAFETY_KEY 'YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY'

setx CONTENT_SAFETY_ENDPOINT 'YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT'

export CONTENT_SAFETY_KEY='YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY'

export CONTENT_SAFETY_ENDPOINT='YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT'

Analyser le contenu d’une image

La section suivante décrit en détail un exemple de requête avec le SDK Python.

1. Ouvrez une invite de commandes, accédez à votre dossier de projet et créez un fichier nommé quickstart.py.

2. Exécutez cette commande pour installer la bibliothèque de client Azure AI Content Safety :

   python -m pip install azure-ai-contentsafety
   

3. Copiez le code ci-après dans quickstart.py :

   import os
   
   from azure.ai.contentsafety import ContentSafetyClient
   from azure.ai.contentsafety.models import AnalyzeImageOptions, ImageData, ImageCategory
   from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
   from azure.core.exceptions import HttpResponseError
   
   def analyze_image():
       endpoint = os.environ.get('CONTENT_SAFETY_ENDPOINT')
       key = os.environ.get('CONTENT_SAFETY_KEY')
       image_path = os.path.join("sample_data", "image.jpg")
   
       # Create an Azure AI Content Safety client
       client = ContentSafetyClient(endpoint, AzureKeyCredential(key))
   
   
       # Build request
       with open(image_path, "rb") as file:
           request = AnalyzeImageOptions(image=ImageData(content=file.read()))
   
       # Analyze image
       try:
           response = client.analyze_image(request)
       except HttpResponseError as e:
           print("Analyze image failed.")
           if e.error:
               print(f"Error code: {e.error.code}")
               print(f"Error message: {e.error.message}")
               raise
           print(e)
           raise
   
       hate_result = next(item for item in response.categories_analysis if item.category == ImageCategory.HATE)
       self_harm_result = next(item for item in response.categories_analysis if item.category == ImageCategory.SELF_HARM)
       sexual_result = next(item for item in response.categories_analysis if item.category == ImageCategory.SEXUAL)
       violence_result = next(item for item in response.categories_analysis if item.category == ImageCategory.VIOLENCE)
   
       if hate_result:
           print(f"Hate severity: {hate_result.severity}")
       if self_harm_result:
           print(f"SelfHarm severity: {self_harm_result.severity}")
       if sexual_result:
           print(f"Sexual severity: {sexual_result.severity}")
       if violence_result:
           print(f"Violence severity: {violence_result.severity}")
   
   if __name__ == "__main__":
       analyze_image()
   

4. Remplacez "sample_data" et "image.jpg" par le chemin d’accès et le nom du fichier local que vous souhaitez utiliser.

5. Exécutez ensuite l’application avec la commande python de votre fichier de démarrage rapide.

   python quickstart.py
   

Documentation de référence | Code source de la bibliothèque | Artefact (Maven) | Exemples

Prérequis

• Un abonnement Azure - En créer un gratuitement
• La version actuelle du JDK (Java Development Kit)
• L’outil de génération Gradle ou un autre gestionnaire de dépendances.
• Une fois que vous avez votre abonnement Azure, créez une ressource Content Safety dans le portail Azure pour obtenir votre clé et votre point de terminaison. Entrez un nom unique pour votre ressource, sélectionnez votre abonnement, puis sélectionnez un groupe de ressources, une région prise en charge (voir disponibilité région) et le niveau tarifaire pris en charge. Sélectionnez ensuite Créer.
  • Le déploiement de la ressource prend quelques minutes. Une fois qu’il est terminé, sélectionnez Accéder à la ressource. Dans le volet gauche, sous Gestion des ressources, sélectionnez Clé et point de terminaison de l’abonnement. Le point de terminaison et l’une des clés sont utilisés pour appeler les API.

Configurer l’application

Créez un projet Gradle.

Dans une fenêtre de console (telle que cmd, PowerShell ou bash), créez un répertoire pour votre application et accédez-y.

mkdir myapp && cd myapp

Exécutez la commande gradle init à partir de votre répertoire de travail. Cette commande crée des fichiers de build essentiels pour Gradle, notamment build.gradle.kts, qui est utilisé au moment de l’exécution pour créer et configurer votre application.

gradle init --type basic

Quand vous êtes invité à choisir un DSL, sélectionnez Kotlin.

Dans votre répertoire de travail, exécutez la commande suivante pour créer un dossier de projet source :

mkdir -p src/main/java

Accédez au nouveau dossier et créez un fichier nommé ContentSafetyQuickstart.java.

Créez également un dossier src/resources à la racine de votre projet et ajoutez-y un exemple d’image.

Installer le client du Kit de développement logiciel (SDK)

Ce guide de démarrage rapide utilise le gestionnaire de dépendances Gradle. Vous trouverez la bibliothèque de client et des informations concernant d’autres gestionnaires de dépendances sur le référentiel central Maven.

Recherchez build.gradle.kts et ouvrez-le avec votre IDE ou votre éditeur de texte habituel. Copiez-y ensuite la configuration de build suivante. Cette configuration définit le projet en tant qu’application Java dont le point d’entrée est la classe ContentSafetyQuickstart. Cela importe la bibliothèque Azure AI Vision.

plugins {
    java
    application
}
application { 
    mainClass.set("ContentSafetyQuickstart")
}
repositories {
    mavenCentral()
}
dependencies {
    implementation(group = "com.azure", name = "azure-ai-contentsafety", version = "1.0.0")
}

Créer des variables d’environnement

Dans cet exemple, vous allez écrire vos informations d’identification dans des variables d’environnement sur l’ordinateur local exécutant l’application.

Pour définir la variable d’environnement de votre clé et point de terminaison, ouvrez une fenêtre de console et suivez les instructions relatives à votre système d’exploitation et à votre environnement de développement.

• Pour définir la variable d’environnement CONTENT_SAFETY_KEY, remplacez YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY par l’une des clés de votre ressource.
• Pour définir la variable d’environnement CONTENT_SAFETY_ENDPOINT, remplacez YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT par le point de terminaison de votre ressource.

setx CONTENT_SAFETY_KEY 'YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY'

setx CONTENT_SAFETY_ENDPOINT 'YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT'

export CONTENT_SAFETY_KEY='YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY'

export CONTENT_SAFETY_ENDPOINT='YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT'

Analyser le contenu d’une image

Ouvrez OpenSafetyQuickstart.java dans votre éditeur ou IDE préféré, puis collez le code suivant. Remplacez la variable source par le chemin d’accès à votre exemple d’image.

import com.azure.ai.contentsafety.ContentSafetyClient;
import com.azure.ai.contentsafety.ContentSafetyClientBuilder;
import com.azure.ai.contentsafety.models.AnalyzeImageOptions;
import com.azure.ai.contentsafety.models.AnalyzeImageResult;
import com.azure.ai.contentsafety.models.ContentSafetyImageData;
import com.azure.ai.contentsafety.models.ImageCategoriesAnalysis;
import com.azure.core.credential.KeyCredential;
import com.azure.core.util.BinaryData;
import com.azure.core.util.Configuration;

import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Paths;


public class ContentSafetyQuickstart {
    public static void main(String[] args) throws IOException {

        // get endpoint and key from environment variables
        String endpoint = System.getenv("CONTENT_SAFETY_ENDPOINT");
        String key = System.getenv("CONTENT_SAFETY_KEY");

        ContentSafetyClient contentSafetyClient = new ContentSafetyClientBuilder()
            .credential(new KeyCredential(key))
            .endpoint(endpoint).buildClient();

        ContentSafetyImageData image = new ContentSafetyImageData();
        String cwd = System.getProperty("user.dir");
        String source = "/src/samples/resources/image.png";

        image.setContent(BinaryData.fromBytes(Files.readAllBytes(Paths.get(cwd, source))));

        AnalyzeImageResult response =
                contentSafetyClient.analyzeImage(new AnalyzeImageOptions(image));

        for (ImageCategoriesAnalysis result : response.getCategoriesAnalysis()) {
            System.out.println(result.getCategory() + " severity: " + result.getSeverity());
        }
    }
}

Revenez au dossier racine du projet et générez l’application avec :

gradle build

Ensuite, exécutez-la avec la commande gradle run :

gradle run

Output

Hate severity: 0
SelfHarm severity: 0
Sexual severity: 0
Violence severity: 0

Documentation de référence | Code source de la bibliothèque | Package (npm) | Exemples |

Prérequis

• Un abonnement Azure - En créer un gratuitement
• Version actuelle de Node.js
• Une fois que vous avez votre abonnement Azure, créez une ressource Content Safety dans le portail Azure pour obtenir votre clé et votre point de terminaison. Entrez un nom unique pour votre ressource, sélectionnez votre abonnement, puis sélectionnez un groupe de ressources, une région prise en charge (voir disponibilité région) et le niveau tarifaire pris en charge. Sélectionnez ensuite Créer.
  • Le déploiement de la ressource prend quelques minutes. Une fois qu’il est terminé, sélectionnez Accéder à la ressource. Dans le volet gauche, sous Gestion des ressources, sélectionnez Clé et point de terminaison de l’abonnement. Le point de terminaison et l’une des clés sont utilisés pour appeler les API.

Configurer l’application

Créez une application Node.js. Dans une fenêtre de console (telle que cmd, PowerShell ou bash), créez un répertoire pour votre application et accédez-y.

mkdir myapp && cd myapp

Exécutez la commande npm init pour créer une application de nœud avec un fichier package.json.

npm init

Créez également un dossier /resources à la racine de votre projet et ajoutez-y un exemple d’image.

Installer le client du Kit de développement logiciel (SDK)

Installez le package NPM @azure-rest/ai-content-safety :

npm install @azure-rest/ai-content-safety

Installez également le module dotenv pour utiliser des variables d’environnement :

npm install dotenv

Le fichier package.json de votre application sera mis à jour avec les dépendances.

Créer des variables d’environnement

Dans cet exemple, vous allez écrire vos informations d’identification dans des variables d’environnement sur l’ordinateur local exécutant l’application.

Pour définir la variable d’environnement de votre clé et point de terminaison, ouvrez une fenêtre de console et suivez les instructions relatives à votre système d’exploitation et à votre environnement de développement.

• Pour définir la variable d’environnement CONTENT_SAFETY_KEY, remplacez YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY par l’une des clés de votre ressource.
• Pour définir la variable d’environnement CONTENT_SAFETY_ENDPOINT, remplacez YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT par le point de terminaison de votre ressource.

setx CONTENT_SAFETY_KEY 'YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY'

setx CONTENT_SAFETY_ENDPOINT 'YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT'

export CONTENT_SAFETY_KEY='YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY'

export CONTENT_SAFETY_ENDPOINT='YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT'

Analyser le contenu d’une image

Créez un fichier dans votre répertoire, index.js. Ouvrez-le dans votre éditeur ou IDE préféré et collez dans le code suivant. Remplacez la variable image_path par le chemin d’accès à votre exemple d’image.

const ContentSafetyClient = require("@azure-rest/ai-content-safety").default,
  { isUnexpected } = require("@azure-rest/ai-content-safety");
const { AzureKeyCredential } = require("@azure/core-auth");
const fs = require("fs");
const path = require("path");

// Load the .env file if it exists
require("dotenv").config();

async function main() {
    // get endpoint and key from environment variables
    const endpoint = process.env["CONTENT_SAFETY_ENDPOINT"];
    const key = process.env["CONTENT_SAFETY_KEY"];
    
    const credential = new AzureKeyCredential(key);
    const client = ContentSafetyClient(endpoint, credential);
    
    // replace with your own sample image file path 
    const image_path = path.resolve(__dirname, "./resources/image.jpg");
    
    const imageBuffer = fs.readFileSync(image_path);
    const base64Image = imageBuffer.toString("base64");
    const analyzeImageOption = { image: { content: base64Image } };
    const analyzeImageParameters = { body: analyzeImageOption };
    
    const result = await client.path("/image:analyze").post(analyzeImageParameters);
    
    if (isUnexpected(result)) {
        throw result;
    }
    for (let i = 0; i < result.body.categoriesAnalysis.length; i++) {
    const imageCategoriesAnalysisOutput = result.body.categoriesAnalysis[i];
    console.log(
      imageCategoriesAnalysisOutput.category,
      " severity: ",
      imageCategoriesAnalysisOutput.severity
    );
  }
}

main().catch((err) => {
    console.error("The sample encountered an error:", err);
});

Exécutez l’application avec la commande node de votre fichier de démarrage rapide.

node index.js

Output

Hate severity:  0
SelfHarm severity:  0
Sexual severity:  0
Violence severity:  0

Documentation de référence | Code source de la bibliothèque | Package (npm) | Exemples |

Prérequis

• Un abonnement Azure - En créer un gratuitement
• Node.js LTS
• TypeScript
• Visual Studio Code
• Une fois que vous avez votre abonnement Azure, créez une ressource Content Safety dans le portail Azure pour obtenir votre clé et votre point de terminaison. Entrez un nom unique pour votre ressource, sélectionnez votre abonnement, puis sélectionnez un groupe de ressources, une région prise en charge (voir disponibilité région) et le niveau tarifaire pris en charge. Sélectionnez ensuite Créer.
  • Le déploiement de la ressource prend quelques minutes. Une fois qu’il est terminé, sélectionnez Accéder à la ressource. Dans le volet gauche, sous Gestion des ressources, sélectionnez Clé et point de terminaison de l’abonnement. Le point de terminaison et l’une des clés sont utilisés pour appeler les API.

Configurer l’environnement de développement local

1. Créez un répertoire pour votre projet et accédez-y :

   mkdir content-safety-image-analysis
   cd content-safety-image-analysis
   code .
   

2. Créez un package pour les modules ESM dans votre répertoire de projet :

   npm init -y
   npm pkg set type=module
   

3. Installez les packages nécessaires :

   npm install @azure-rest/ai-content-safety
   

4. Installez les dépendances de développement :

   npm install typescript @types/node --save-dev
   

5. Créez un tsconfig.json fichier dans le répertoire de votre projet :

   {
     "compilerOptions": {
       "target": "es2022",
       "module": "esnext",
       "moduleResolution": "bundler",
       "rootDir": "./src",
       "outDir": "./dist/",
       "esModuleInterop": true,
       "forceConsistentCasingInFileNames": true,
       "strict": true,
       "skipLibCheck": true,
       "declaration": true,
       "sourceMap": true,
       "resolveJsonModule": true,
       "moduleDetection": "force",
       "allowSyntheticDefaultImports": true,
       "verbatimModuleSyntax": false
     },
     "include": [
       "src/**/*.ts"
     ],
     "exclude": [
       "node_modules/**/*",
       "**/*.spec.ts"
     ]
   }
   

6. Mettez à jour package.json pour inclure un script pour générer des fichiers TypeScript :

   "scripts": {
     "build": "tsc",
     "start": "node dist/index.js"
   }
   

7. Créez un resources dossier et ajoutez-y un exemple d’image.

8. Créez un src répertoire pour votre code TypeScript.

Créer des variables d’environnement

Dans cet exemple, vous allez écrire vos informations d’identification dans des variables d’environnement sur l’ordinateur local exécutant l’application.

Pour définir la variable d’environnement de votre clé et point de terminaison, ouvrez une fenêtre de console et suivez les instructions relatives à votre système d’exploitation et à votre environnement de développement.

• Pour définir la variable d’environnement CONTENT_SAFETY_KEY, remplacez YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY par l’une des clés de votre ressource.
• Pour définir la variable d’environnement CONTENT_SAFETY_ENDPOINT, remplacez YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT par le point de terminaison de votre ressource.

setx CONTENT_SAFETY_KEY 'YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY'

setx CONTENT_SAFETY_ENDPOINT 'YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT'

export CONTENT_SAFETY_KEY='YOUR_CONTENT_SAFETY_KEY'

export CONTENT_SAFETY_ENDPOINT='YOUR_CONTENT_SAFETY_ENDPOINT'

Analyser le contenu d’une image

Créez un fichier dans votre src répertoire et index.ts collez-le dans le code suivant. Remplacez la chaîne utilisée pour créer la imagePath variable par le chemin d’accès à votre exemple d’image.

import ContentSafetyClient, {
    isUnexpected,
    AnalyzeImageParameters,
    AnalyzeImage200Response,
    AnalyzeImageDefaultResponse,
    AnalyzeImageOptions,
    ImageCategoriesAnalysisOutput
} from "@azure-rest/ai-content-safety";
import { AzureKeyCredential } from "@azure/core-auth";
import * as fs from "fs";
import * as path from "path";
import { fileURLToPath } from "url";

// Create __dirname equivalent for ESM modules
const __filename = fileURLToPath(import.meta.url);
const __dirname = path.dirname(__filename);

// Get endpoint and key from environment variables
const endpoint = process.env.CONTENT_SAFETY_ENDPOINT;
const key = process.env.CONTENT_SAFETY_KEY;

if (!endpoint || !key) {
    throw new Error("Missing required environment variables CONTENT_SAFETY_ENDPOINT or CONTENT_SAFETY_KEY");
}

try {

    const credential = new AzureKeyCredential(key);
    const client = ContentSafetyClient(endpoint, credential);

    const imagePath = path.join(__dirname, '../resources/image.jpg');

    const imageBuffer = fs.readFileSync(imagePath);
    const base64Image = imageBuffer.toString("base64");
    const analyzeImageOption: AnalyzeImageOptions = { image: { content: base64Image } };
    const analyzeImageParameters: AnalyzeImageParameters = { body: analyzeImageOption };

    const result: AnalyzeImage200Response | AnalyzeImageDefaultResponse = await client.path("/image:analyze").post(analyzeImageParameters);

    if (isUnexpected(result)) {
        throw result;
    }

    const categoriesAnalysis = result.body.categoriesAnalysis as ImageCategoriesAnalysisOutput[];

    for (const analysis of categoriesAnalysis) {
        console.log(`${analysis.category} severity: ${analysis.severity}`);
    }
} catch (error) {
    console.error("Error analyzing image:", error);
}

Création et exécution de l’exemple

1. Compilez le code TypeScript :

   npm run build
   

2. Exécutez le code JavaScript compilé :

   node dist/index.js
   

Output

Hate severity:  0
SelfHarm severity:  0
Sexual severity:  0
Violence severity:  0