[GO] [Rails] Erkennen radikaler Bilder durch Analysieren von Bildern mithilfe der Cloud Vision API

Ziel

Wenn Sie das Profilbild des Benutzers mit "refile" bearbeiten Analysieren Sie das hochgeladene Bild mit "Cloud Vision API" und Im Falle eines radikalen Bildes kann es nicht in der Datenbank gespeichert werden.

Entwicklungsumgebung

・ Ruby: 2.5.7 Schienen: 5.2.4 ・ Vagrant: 2.2.7 -VirtualBox: 6.1 ・ Betriebssystem: macOS Catalina

Annahme

Folgendes wurde implementiert.

• Implementierung der Anmeldefunktion ・ Implementierung der Posting-Funktion

Aktivieren Sie die Cloud Vision API

1. Aktivieren Sie die Cloud Vision-API, indem Sie das gleiche Verfahren wie unter "Geokodierungs-API aktivieren" im folgenden Artikel ausführen.

Berechnen von Längen- und Breitengraden mithilfe der Geolocation-API

2. Wechseln Sie zum Startbildschirm und klicken Sie auf "IAM und Verwaltung"

3. Klicken Sie auf "Dienstkonto"

4. Klicken Sie auf "Dienstkonto hinzufügen"

5. Geben Sie den Namen des Dienstkontos (entsprechend) ein und klicken Sie auf Erstellen

6. Klicken Sie auf "Weiter"

7. Klicken Sie auf "Schlüssel erstellen"

8. Setzen Sie den Schlüsseltyp auf "JSON" und klicken Sie auf "Erstellen"

9. Bestätigen Sie, dass der Schlüssel erstellt wurde, und klicken Sie auf "Schließen"

10. Klicken Sie auf "Fertig"

11. Bewegen Sie den Schlüssel direkt unter die Anwendung

Über die Evaluierung der "Cloud Vision API"

Bewertungskategorie

Bewertungswert

Implementierung

1. Stellen Sie Gem vor

Unabhängig von der Bewertungskategorie lautet der Bewertungswert "LIKELY" oder "VERY_LIKELY" Wenn es enthalten ist, werden wir es implementieren, damit es nicht in der Datenbank gespeichert wird.

Gemfile

gem 'google-cloud-vision'

Terminal

$ bundle

2. Erstellen und bearbeiten Sie die Cloud Vision API-Konfigurationsdatei

Terminal

$ touch lib/vision.rb

lib/vision.rb

require 'base64'
require 'json'
require 'net/https'
module Vision
  class << self
    def image_analysis(profile_image)
      image_annotator = Google::Cloud::Vision::ImageAnnotator.new(
          version: :v1,
          credentials: JSON.parse(File.open('Schlüsseldateiname') do |f| f.read end)
      )

      #Parametererstellung anfordern
      image = profile_image #Bild, das Sie analysieren möchten(Streit)
      requests_content = { image: { content: image }, features: [{ type: :SAFE_SEARCH_DETECTION }] }
      requests =   [requests_content]

      #Senden Sie Bilder an die Cloud Vision API
      response = image_annotator.batch_annotate_images(requests)
      result = response.responses[0].safe_search_annotation.to_h

      #Das Analyseergebnis ist "LIKELY" oder "SEHR"_Gibt false zurück, wenn "LIKELY" enthalten ist, andernfalls true
      if result.values.include?(:LIKELY) || result.values.include?(:VERY_LIKELY)
        return false
      else
        return true
      end
    end
  end
end

3. Bearbeiten Sie den Controller

users_controller.rb

def update
  #Wenn das Bild bearbeitet wird
  if params[:user][:profile_image].present?
    #Parameter(Bild)Als "tempfile" und ordne es einer Variablen zu
    profile_image = File.open(params[:user][:profile_image].tempfile)
    #Bildanalyse mit Cloud Vision API und Zuordnung des Analyseergebnisses zu einer Variablen
    result = Vision.image_analysis(profile_image)
  else
    #Ersetzen Sie "true", wenn das Bild nicht bearbeitet wurde
    result = true
  end
  #Bedingte Verzweigung abhängig vom Analyseergebnis
  if result == true
    @user.update(user_params)
    redirect_to user_user_path(@user)
  elsif result == false
    flash[:notice] = 'Bild ist unangemessen'
    render 'edit'
  end
end