Azure 认知服务--计算机视觉 API - 分析图像

Posted 2020-10-03

在本节中，笔者将详细介绍 Azure 认知服务中的一种：计算机视觉 (Computer Vision) API。

我的一个客户有需求，他们需要消费者与自己的产品合照，然后上传到服务器并转发到朋友圈。

但是为了防止恶意用户上传不健康的照片，需要对图像进行筛查。

计算机视觉 API 的分析图像功能，正好有 Adult 参数，可以检测图像是否是色情的，正好满足客户的需求。　　

请注意：

本文使用的是国内由世纪互联运维的 Azure China 计算机视觉服务，API 参考。

如果是使用的是海外的 Azure China 计算机视觉服务，API参考。

计算机视觉解决的问题：

1. 分析图像

检查图像中发现的视觉内容，分析是否有不健康内容。

2. 生成缩略图

裁剪和生成缩略图。

3. 读取图片中的文字

4. 识别名人

关键步骤主要有：

接下来我们进入 Demo 时间，在开始之前，请先准备 Azure China 账户。

第一部分：创建计算机视觉 API，并获得 API Key

1. 我们找到需要分析的图片 URL，我这里准备了一张人脸的照片。

2. 我们登录 Azure China 管理界面。

3. 点击下图的认知服务账户

4. 点击 创建认知服务账户。如下图：

5. 定价层，我们选择免费。因为是 Demo 环境，我们就用免费，如果是生产环境建议选择标准。

6. 创建完认知服务以后，我们点击密钥，获得访问这个计算机视觉 API 的 Access Key。请保留好这个 Key，下面还要继续使用。

第二部分：了解 API 参数

1. Request URL：

2. Reques t 参数：

(1) visualFeatures 参数

我们可以设置 visualFeatures 为：

A. Categories: 对图像内容进行分类

B. Tags: 对图像进行标记

C. Description: 用完整的英文句子描述图像内容

D. Faces: 检测脸部是否存在。 如果存在，生成坐标，性别和年龄

E. ImageType: 检测图像是剪贴还是直线绘图

F. Color: 确定重音颜色，主色，以及图像是否为黑白

G. Adult: 检测图像是否是色情的（描绘裸露或性行为）。 还会检测到性暗示内容。

(2) details:

如果设置 Celebrities，则可以识别名人。

(3) language:

默认是 en，英文。

可以设置为 zh，简体中文。

3. Request headers：

(1) Content-Type

(2) Ocp-Apim-Subscription-Key:上面的 API Access Key

4.Request body：

(1)支持的图像为 JPEG, PNG, GIF和BMP

(2)图像的尺寸必须小于4MB

(3)图像的分辨率至少为50 X 50

第三部分：使用 API 测试控制台调试 API，并设置调试 API 的参数

我们拿到上面的 API Key，就可以写代码开发了。不过Azure认知服务提供了非常好的控制台，可以方便我们进行API调试。

1. 选择打开 API 测试控制台。

2. 在 API 控制台，修改以下内容：

Query Parameters

(1) visualFeatures，我们输入：Categories,Tags,Description,Faces,ImageType,Color,Adult

这样识别多个元素。

(2) details，我们不输入信息

(3) language，使用默认的 en

Headers:

(1) Content-Type，我们使用默认值

(2) Ocp-Apim-Subscription-Key，我们输入步骤一的 API Access Key

Request body:

(1) 我们修改为：{"url":"https://leizhangstorage.blob.core.chinacloudapi.cn/azureblog/analyzeimagesample.jpg"}

所有参数的修改内容如下图：

Request URL 为：https://api.cognitive.azure.cn/vision/v1.0/analyze?visualFeatures=Categories,Tags,Description,Faces,ImageType,Color,Adult&language=en

然后我们点击 API 测试控制台的 Send。显示识别结果。

下面的结果我就不一一说明了，主要的显示结果有：

1. faces，识别出图像中的人脸坐标，性别和年龄

2. adultScore，识别出检测图像是否是色情的，分数越高，则图像色情的可能性越大

Pragma: no-cache
apim-request-id: 8a9e6b8c-3a20-42a0-91e0-52d6fbdc5f9e
Strict-Transport-Security: max-age=31536000; includeSubDomains; preload
x-content-type-options: nosniff
Cache-Control: no-cache
Date: Thu, 15 Jun 2017 09:06:16 GMT
X-AspNet-Version: 4.0.30319
X-Powered-By: ASP.NET
Content-Length: 1595
Content-Type: application/json; charset=utf-8
Expires: -1
{
"categories": [
{
"name": "people_group",
"score": 0.9765625
}
],
"adult": {
"isAdultContent": false,
"isRacyContent": false,
"adultScore": 0.01091344840824604,
"racyScore": 0.055492393672466278
},
"tags": [
{
"name": "outdoor",
"confidence": 0.99716836214065552
},
{
"name": "person",
"confidence": 0.99493598937988281
},
{
"name": "posing",
"confidence": 0.95204299688339233
},
{
"name": "group",
"confidence": 0.82954329252243042
},
{
"name": "people",
"confidence": 0.583439290523529
},
{
"name": "crowd",
"confidence": 0.019400959834456444
}
],
"description": {
"tags": [
"outdoor",
"person",
"posing",
"photo",
"grass",
"group",
"standing",
"people",
"man",
"woman",
"young",
"holding",
"dress",
"white",
"court"
],
"captions": [
{
"text": "a group of people posing for a picture",
"confidence": 0.94583615520612
}
]
},
"requestId": "8a9e6b8c-3a20-42a0-91e0-52d6fbdc5f9e",
"metadata": {
"width": 600,
"height": 463,
"format": "Jpeg"
},
"faces": [
{
"age": 42,
"gender": "Male",
"faceRectangle": {
"left": 117,
"top": 159,
"width": 95,
"height": 95
}
},
{
"age": 54,
"gender": "Male",
"faceRectangle": {
"left": 490,
"top": 111,
"width": 90,
"height": 90
}
},
{
"age": 61,
"gender": "Female",
"faceRectangle": {
"left": 17,
"top": 153,
"width": 85,
"height": 85
}
},
{
"age": 33,
"gender": "Female",
"faceRectangle": {
"left": 386,
"top": 166,
"width": 81,
"height": 81
}
},
{
"age": 15,
"gender": "Female",
"faceRectangle": {
"left": 235,
"top": 159,
"width": 77,
"height": 77
}
},
{
"age": 6,
"gender": "Female",
"faceRectangle": {
"left": 323,
"top": 163,
"width": 67,
"height": 67
}
}
],
"color": {
"dominantColorForeground": "White",
"dominantColorBackground": "White",
"dominantColors": [
"White",
"Brown"
],
"accentColor": "4E5D1A",
"isBWImg": false
},
"imageType": {
"clipArtType": 0,
"lineDrawingType": 0
}
}

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