부적절한 이미지 감지

이미지에서 중재 레이블을 감지하려면 () SDK

1. 아직 설정하지 않았다면 다음과 같이 하세요.

   1. AmazonRekognitionFullAccess 권한과 AmazonS3ReadOnlyAccess 권한을 가진 사용자를 생성하거나 업데이트합니다. 자세한 내용은 1단계: AWS 계정 설정 및 사용자 생성 단원을 참조하십시오.

   2. 및 를 설치하고 구성합니다. AWS CLI AWS SDKs 자세한 내용은 2단계: 설정 AWS CLI 및 AWS SDKs 단원을 참조하십시오.

2. S3 버킷에 이미지를 업로드합니다.

   이에 관한 지침은 Amazon Simple Storage Service 사용 설명서에서 Amazon S3에 객체 업로드를 참조하세요.

3. 다음 예제를 사용하여 DetectModerationLabels 작업을 호출합니다.

   Java

   이 예제는 감지된 부적절한 콘텐츠의 레이블 이름, 신뢰도 수준 및 감지된 조절 레이블의 상위 레이블을 출력합니다.

   bucket 및 photo 값을 2단계에서 사용한 S3 버킷 이름과 이미지 파일 이름으로 바꿉니다.

   //Copyright 2018 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
   //PDX-License-Identifier: MIT-0 (For details, see https://github.com/awsdocs/amazon-rekognition-developer-guide/blob/master/LICENSE-SAMPLECODE.)
   
   package aws.example.rekognition.image;
   import com.amazonaws.services.rekognition.AmazonRekognition;
   import com.amazonaws.services.rekognition.AmazonRekognitionClientBuilder;
   import com.amazonaws.services.rekognition.model.AmazonRekognitionException;
   import com.amazonaws.services.rekognition.model.DetectModerationLabelsRequest;
   import com.amazonaws.services.rekognition.model.DetectModerationLabelsResult;
   import com.amazonaws.services.rekognition.model.Image;
   import com.amazonaws.services.rekognition.model.ModerationLabel;
   import com.amazonaws.services.rekognition.model.S3Object;
   
   import java.util.List;
   
   public class DetectModerationLabels
   {
      public static void main(String[] args) throws Exception
      {
         String photo = "input.jpg";
         String bucket = "bucket";
         
         AmazonRekognition rekognitionClient = AmazonRekognitionClientBuilder.defaultClient();
         
         DetectModerationLabelsRequest request = new DetectModerationLabelsRequest()
           .withImage(new Image().withS3Object(new S3Object().withName(photo).withBucket(bucket)))
           .withMinConfidence(60F);
         try
         {
              DetectModerationLabelsResult result = rekognitionClient.detectModerationLabels(request);
              List<ModerationLabel> labels = result.getModerationLabels();
              System.out.println("Detected labels for " + photo);
              for (ModerationLabel label : labels)
              {
                 System.out.println("Label: " + label.getName()
                  + "\n Confidence: " + label.getConfidence().toString() + "%"
                  + "\n Parent:" + label.getParentName());
             }
          }
          catch (AmazonRekognitionException e)
          {
            e.printStackTrace();
          }
       }
   }
    
         

   Java V2

   이 코드는 AWS 문서 SDK 예제 GitHub 리포지토리에서 가져온 것입니다. 전체 예제는 여기에서 확인하세요.

   //snippet-start:[rekognition.java2.recognize_video_text.import]
   //snippet-start:[rekognition.java2.detect_mod_labels.import]
   import software.amazon.awssdk.auth.credentials.ProfileCredentialsProvider;
   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;
   //snippet-end:[rekognition.java2.detect_mod_labels.import]
   
   /**
   * 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 ModerateLabels {
   
    public static void main(String[] args) {
   
        final String usage = "\n" +
            "Usage: " +
            "   <sourceImage>\n\n" +
            "Where:\n" +
            "   sourceImage - The path to the image (for example, C:\\AWS\\pic1.png). \n\n";
   
        if (args.length < 1) {
            System.out.println(usage);
            System.exit(1);
        }
   
        String sourceImage = args[0];
        Region region = Region.US_WEST_2;
        RekognitionClient rekClient = RekognitionClient.builder()
            .region(region)
            .credentialsProvider(ProfileCredentialsProvider.create("profile-name"))
            .build();
   
        detectModLabels(rekClient, sourceImage);
        rekClient.close();
    }
   
    // snippet-start:[rekognition.java2.detect_mod_labels.main]
    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);
        }
    }
    // snippet-end:[rekognition.java2.detect_mod_labels.main]

   AWS CLI

   이 AWS CLI 명령은 detect-moderation-labels CLI 작업에 대한 JSON 출력을 표시합니다.

   bucket 및 input.jpg을 2단계에서 사용한 S3 버킷 이름과 이미지 파일 이름으로 바꿉니다. profile_name의 값을 개발자 프로필 이름으로 바꿉니다. 어댑터를 사용하려면 프로젝트 버전을 project-version 파라미터에 ARN 제공하십시오.

   aws rekognition detect-moderation-labels --image "{S3Object:{Bucket:<bucket-name>,Name:<image-name>}}" \ 
   --profile profile-name \
   --project-version "ARN"

   Windows 장치에서 CLI 에 액세스하는 경우 발생할 수 있는 파서 오류를 해결하려면 작은따옴표 대신 큰따옴표를 사용하고 내부 큰따옴표는 백슬래시 (예:\) 로 이스케이프 처리하십시오. 예를 들어 다음을 참조하세요.

   aws rekognition detect-moderation-labels --image "{\"S3Object\":{\"Bucket\":\"bucket-name\",\"Name\":\"image-name\"}}" \
   --profile profile-name

   Python

   이 예제는 감지된 부적절하거나 불쾌감을 주는 콘텐츠의 레이블 이름, 신뢰도 수준 및 감지된 부적절한 콘텐츠 레이블의 상위 레이블을 출력합니다.

   main 함수에서, bucket 및 photo 값을 2단계에서 사용한 S3 버킷과 이미지의 이름으로 바꿉니다. Rekognition 세션을 생성하는 라인에서 profile_name의 값을 개발자 프로필의 이름으로 대체합니다.

   #Copyright 2018 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
   #PDX-License-Identifier: MIT-0 (For details, see https://github.com/awsdocs/amazon-rekognition-developer-guide/blob/master/LICENSE-SAMPLECODE.)
   
   import boto3
   
   def moderate_image(photo, bucket):
       
       session = boto3.Session(profile_name='profile-name')
       client = session.client('rekognition')
   
       response = client.detect_moderation_labels(Image={'S3Object':{'Bucket':bucket,'Name':photo}})
   
       print('Detected labels for ' + photo)
       for label in response['ModerationLabels']:
           print (label['Name'] + ' : ' + str(label['Confidence']))
           print (label['ParentName'])
       return len(response['ModerationLabels'])
   
   def main():
   
       photo='image-name'
       bucket='bucket-name'
       label_count=moderate_image(photo, bucket)
       print("Labels detected: " + str(label_count))
   
   if __name__ == "__main__":
       main()

   .NET

   이 예제는 감지된 부적절하거나 불쾌감을 주는 콘텐츠의 레이블 이름, 신뢰도 수준 및 감지된 조절 레이블의 상위 레이블을 출력합니다.

   bucket 및 photo 값을 2단계에서 사용한 S3 버킷 이름과 이미지 파일 이름으로 바꿉니다.

   //Copyright 2018 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
   //PDX-License-Identifier: MIT-0 (For details, see https://github.com/awsdocs/amazon-rekognition-developer-guide/blob/master/LICENSE-SAMPLECODE.)
   
   using System;
   using Amazon.Rekognition;
   using Amazon.Rekognition.Model;
   
   public class DetectModerationLabels
   {
       public static void Example()
       {
           String photo = "input.jpg";
           String bucket = "bucket";
   
           AmazonRekognitionClient rekognitionClient = new AmazonRekognitionClient();
   
           DetectModerationLabelsRequest detectModerationLabelsRequest = new DetectModerationLabelsRequest()
           {
               Image = new Image()
               {
                   S3Object = new S3Object()
                   {
                       Name = photo,
                       Bucket = bucket
                   },
               },
               MinConfidence = 60F
           };
   
           try
           {
               DetectModerationLabelsResponse detectModerationLabelsResponse = rekognitionClient.DetectModerationLabels(detectModerationLabelsRequest);
               Console.WriteLine("Detected labels for " + photo);
               foreach (ModerationLabel label in detectModerationLabelsResponse.ModerationLabels)
                   Console.WriteLine("Label: {0}\n Confidence: {1}\n Parent: {2}", 
                       label.Name, label.Confidence, label.ParentName);
           }
           catch (Exception e)
           {
               Console.WriteLine(e.Message);
           }
       }
   }