【本人秃顶程序员】使用Azure Function + Cognitive Services 实现图片自动化审核

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假定咱们正在运行某个应用程序，此应用程序须要用户在应用程序中提交大量图片文件，那么对于系统管理员来讲手动审核这些图片是很消耗时间的，而且对于图片的审核也许并非即时的。为了解决这一问题，这篇文章将向你们演示如何使用Azure Function和Cognitive Services来对上传到应用程序的图片进行自动化审核。

再正式开始今天的实验以前咱们先带你们了解一下本次实验全部到的一些Azure功能：

• Azure Function：Azure Functions是一种无服务器计算服务，使您能够按需运行代码，而无需显式配置或管理基础结构。使用Azure Functions运行脚本或代码片断以响应各类事件

• Cognitive Services：Azure Cognitive Services是API，SDK和服务，可帮助开发人员构建智能应用程序，而无需直接的AI或数据科学技能或知识。Azure认知服务扩展了微软不断发展的机器学习API产品组合，使开发人员可以轻松添加认知功能 - 例如情感和视频检测; 面部，语言和视觉识别; 和语言和语言理解 - 进入他们的应用程序

• Content Moderator：Azure Content Moderator API是一种认知服务，可检查文本，图像和视频内容，查找可能具备***性，风险或其余不良内容的材料。找到此类材料后，该服务会对内容应用适当的标签（标记）。而后，您的应用能够处理已标记的内容，以符合法规或维护用户的预期环境。

• Azure Blob Storage：Azure Blob存储是Microsoft针对云的对象存储解决方案。Blob存储优化用于存储大量非结构化数据。非结构化数据是不遵循特定数据模型或定义的数据，例如文本或二进制数据。

下面是咱们今天实验的基本拓扑：

建立Content Moderator

点击“新建”—“Content Moderator”—“建立”：

输入相关信息，点击建立：

建立完成，以下图所示，咱们点击“Show access keys并将此值记录下来”：

建立Function App和Storage

建立Function App

点击“新建”—“计算”—“Function App”：

输入以下参数，点击建立：

建立成功，以下图所示：

点击“新建Function”：

在此选择“自定义Function”：

选择“Blob trigger”—“C#”：

修更名称和路径，点击建立：

建立成功，以下图所示：

点击“集成”—“+新建输出”：

选择“Azure Blob存储”：

将路径修改成“Container1/{name}”，点击保存：

配置Storage

建立container1和container2，以下图所示：

配置Function + Cognitive Services实现图片自动审核：

打开咱们以前建立的Function，点击“ImageAnalysis”：

将以前建立Content Moderator时所保存的Key替换到以下位置：

点击保存：

测试功能

测试“无效“图片：

上传“无效“图片到Container1,以下图所示：

图片上传完成，咱们能够看到以下Log:

上传“有效“图片

上传“有效“图片到Container1：

上传成功能够看到以下Log：

同时咱们的图片会被添加水印并存储再Container2：

添加水印的图片以下图所示：

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写在最后：

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