À utiliser DetectModerationLabels avec un AWS SDK ou CLI - Exemples de code de l'AWS SDK

D'autres AWS SDK exemples sont disponibles dans le GitHub dépôt AWS Doc SDK Examples.

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À utiliser DetectModerationLabels avec un AWS SDK ou CLI

Les exemples de code suivants montrent comment utiliserDetectModerationLabels.

Pour plus d'informations, veuillez consulter Détecter des images inappropriées.

.NET
AWS SDK for .NET
Note

Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le référentiel d’exemples de code AWS.

using System; using System.Threading.Tasks; using Amazon.Rekognition; using Amazon.Rekognition.Model; /// <summary> /// Uses the Amazon Rekognition Service to detect unsafe content in a /// JPEG or PNG format image. /// </summary> public class DetectModerationLabels { public static async Task Main(string[] args) { string photo = "input.jpg"; string bucket = "amzn-s3-demo-bucket"; var rekognitionClient = new AmazonRekognitionClient(); var detectModerationLabelsRequest = new DetectModerationLabelsRequest() { Image = new Image() { S3Object = new S3Object() { Name = photo, Bucket = bucket, }, }, MinConfidence = 60F, }; try { var detectModerationLabelsResponse = await rekognitionClient.DetectModerationLabelsAsync(detectModerationLabelsRequest); Console.WriteLine("Detected labels for " + photo); foreach (ModerationLabel label in detectModerationLabelsResponse.ModerationLabels) { Console.WriteLine($"Label: {label.Name}"); Console.WriteLine($"Confidence: {label.Confidence}"); Console.WriteLine($"Parent: {label.ParentName}"); } } catch (Exception ex) { Console.WriteLine(ex.Message); } } }
CLI
AWS CLI

Pour détecter le contenu dangereux d'une image

La detect-moderation-labels commande suivante détecte le contenu non sécurisé dans l'image spécifiée stockée dans un compartiment Amazon S3.

aws rekognition detect-moderation-labels \ --image "S3Object={Bucket=MyImageS3Bucket,Name=gun.jpg}"

Sortie :

{ "ModerationModelVersion": "3.0", "ModerationLabels": [ { "Confidence": 97.29618072509766, "ParentName": "Violence", "Name": "Weapon Violence" }, { "Confidence": 97.29618072509766, "ParentName": "", "Name": "Violence" } ] }

Pour plus d'informations, consultez la section Détection des images non sécurisées dans le manuel Amazon Rekognition Developer Guide.

Java
SDKpour Java 2.x
Note

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import software.amazon.awssdk.core.SdkBytes; import software.amazon.awssdk.regions.Region; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.RekognitionClient; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.RekognitionException; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.Image; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DetectModerationLabelsRequest; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DetectModerationLabelsResponse; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.ModerationLabel; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.InputStream; import java.util.List; /** * Before running this Java V2 code example, set up your development * environment, including your credentials. * * For more information, see the following documentation topic: * * https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/get-started.html */ public class DetectModerationLabels { public static void main(String[] args) { final String usage = """ Usage: <sourceImage> Where: sourceImage - The path to the image (for example, C:\\AWS\\pic1.png).\s """; if (args.length < 1) { System.out.println(usage); System.exit(1); } String sourceImage = args[0]; Region region = Region.US_EAST_1; RekognitionClient rekClient = RekognitionClient.builder() .region(region) .build(); detectModLabels(rekClient, sourceImage); rekClient.close(); } public static void detectModLabels(RekognitionClient rekClient, String sourceImage) { try { InputStream sourceStream = new FileInputStream(sourceImage); SdkBytes sourceBytes = SdkBytes.fromInputStream(sourceStream); Image souImage = Image.builder() .bytes(sourceBytes) .build(); DetectModerationLabelsRequest moderationLabelsRequest = DetectModerationLabelsRequest.builder() .image(souImage) .minConfidence(60F) .build(); DetectModerationLabelsResponse moderationLabelsResponse = rekClient .detectModerationLabels(moderationLabelsRequest); List<ModerationLabel> labels = moderationLabelsResponse.moderationLabels(); System.out.println("Detected labels for image"); for (ModerationLabel label : labels) { System.out.println("Label: " + label.name() + "\n Confidence: " + label.confidence().toString() + "%" + "\n Parent:" + label.parentName()); } } catch (RekognitionException | FileNotFoundException e) { e.printStackTrace(); System.exit(1); } } }
Kotlin
SDKpour Kotlin
Note

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suspend fun detectModLabels(sourceImage: String) { val myImage = Image { this.bytes = (File(sourceImage).readBytes()) } val request = DetectModerationLabelsRequest { image = myImage minConfidence = 60f } RekognitionClient { region = "us-east-1" }.use { rekClient -> val response = rekClient.detectModerationLabels(request) response.moderationLabels?.forEach { label -> println("Label: ${label.name} - Confidence: ${label.confidence} % Parent: ${label.parentName}") } } }
Python
SDKpour Python (Boto3)
Note

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class RekognitionImage: """ Encapsulates an Amazon Rekognition image. This class is a thin wrapper around parts of the Boto3 Amazon Rekognition API. """ def __init__(self, image, image_name, rekognition_client): """ Initializes the image object. :param image: Data that defines the image, either the image bytes or an Amazon S3 bucket and object key. :param image_name: The name of the image. :param rekognition_client: A Boto3 Rekognition client. """ self.image = image self.image_name = image_name self.rekognition_client = rekognition_client def detect_moderation_labels(self): """ Detects moderation labels in the image. Moderation labels identify content that may be inappropriate for some audiences. :return: The list of moderation labels found in the image. """ try: response = self.rekognition_client.detect_moderation_labels( Image=self.image ) labels = [ RekognitionModerationLabel(label) for label in response["ModerationLabels"] ] logger.info( "Found %s moderation labels in %s.", len(labels), self.image_name ) except ClientError: logger.exception( "Couldn't detect moderation labels in %s.", self.image_name ) raise else: return labels
  • Pour API plus de détails, reportez-vous DetectModerationLabelsà la section AWS SDKpour Python (Boto3) Reference. API