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using System.Net.Http;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using System.Net.Http.Headers;

namespace ImageModerationApiExample
{
class Program
{
static async Task Main(string[] args)
{
// 創建HttpClient實例
using (var client = new HttpClient())
{
// 設置請求的URL
client.BaseAddress = new Uri("http://m.dlbhg.com/api/");

// 設置請求的頭部信息
client.DefaultRequestHeaders.Accept.Clear();
client.DefaultRequestHeaders.Accept.Add(new MediaTypeWithQualityHeaderValue("application/json"));

// 構建請求內容
var content = new StringContent("{ \"image\": \"base64-encoded-image-content\" }", Encoding.UTF8, "application/json");

// 發送POST請求
HttpResponseMessage response = await client.PostAsync("/scd2024041297811c54edd8/csharp-nodejs-image-moderation", content);

// 確保請求成功
if (response.IsSuccessStatusCode)
{
// 讀取響應內容
string responseContent = await response.Content.ReadAsStringAsync();
Console.WriteLine(responseContent);
}
else
{
Console.WriteLine("Error: " + response.StatusCode);
}
}
}
}
}

使用NodeJS集成API案例

在NodeJS中，你可以使用axios庫來發送HTTP請求到圖片審核API服務。確保你已經安裝了axios庫，如果沒有，可以通過以下命令安裝：

npm install axios

然后，使用以下代碼示例來調用API：

const axios = require('axios');



// 圖片審核API的URL

const apiUrl = 'http://m.dlbhg.com/api/scd2024041297811c54edd8/csharp-nodejs-image-moderation';



// 你的AppCode

const appCode = '{YourAppCode}';



// 發送POST請求

axios.post(apiUrl, {

    // 這里是你的請求參數，比如圖片的base64編碼

    image: 'base64-encoded-image-content'

}, {

    headers: {

        'Content-Type': 'application/json',

        // 如果API需要認證，這里添加認證信息

        // Authorization: Bearer ${appCode}
    }
})
.then(function (response) {
    // 處理成功響應
    console.log(response.data);
})
.catch(function (error) {
    // 處理錯誤響應
    console.log(error.response.data);
});

在上述代碼中，你需要替換base64-encoded-image-content為實際的圖片base64編碼內容，并且如果API需要認證，你需要在請求頭中添加相應的認證信息。記得將{YourAppCode}替換為你的實際AppCode。

圖片審核API是否有替換方案？

對于不想使用圖片審核API接口的開發者來說，確實存在一些其他的解決方案。這些方案可以是商業軟件、云服務或者開源項目。下面我們來探討幾個備選方案：

商業軟件解決方案

有些公司提供商業的圖片審核軟件，這些軟件通常有較高的準確率和全面的功能，但可能需要支付一定的費用。例如：

Amazon Rekognition：提供圖片和視頻分析服務，可以識別潛在的不當內容。
Google Cloud Vision API：Google提供的云服務，能夠識別圖片中的對象、場景、面部表情等。

云服務解決方案

除了上述商業軟件，還有一些云服務提供商提供圖片審核服務，例如：

Microsoft Azure Content Moderator：Azure提供的內容審核服務，可以用于檢測圖片中的不適當內容。
IBM Watson Visual Recognition：IBM的視覺識別服務，可以用于圖片分類和對象檢測。

開源項目解決方案

對于希望使用免費解決方案的開發者，開源項目是一個不錯的選擇。以下是一些可以用于圖片審核的開源項目：

YOLO (You Only Look Once)：這是一個開源的目標檢測系統，可以實時檢測圖片中的對象。
TensorFlow Object Detection API：基于Google的TensorFlow框架，提供了一系列預訓練模型和工具，可以用來檢測圖片中的對象。

使用開源項目進行圖片審核的示例

如果你決定使用開源項目進行圖片審核，你需要下載并安裝相應的庫，然后根據項目的文檔進行配置和使用。以下是一個簡化的示例，展示了如何使用TensorFlow Object Detection API進行圖片審核：

# 導入必要的庫

import tensorflow as tf

from object_detection.utils import label_map_util

from object_detection.utils import visualization_utils as vis_util



# 加載模型

detection_graph = tf.Graph()

with detection_graph.as_default():

    od_graph_def = tf.GraphDef()

    with tf.gfile.GFile(PATH_TO_CKPT, 'rb') as fid:

        serialized_graph = fid.read()

        od_graph_def.ParseFromString(serialized_graph)

        tf.import_graph_def(od_graph_def, name='')



# 加載標簽

label_map = label_map_util.load_labelmap(PATH_TO_LABELS)

categories = label_map_util.convert_label_map_to_categories(label_map, max_num_classes=NUM_CLASSES, use_display_name=True)

category_index = label_map_util.create_category_index(categories)



# 進行圖片審核

with detection_graph.as_default():

    with tf.Session(graph=detection_graph) as sess:

        image_tensor = detection_graph.get_tensor_by_name('image_tensor:0')

        # 獲取輸出張量

        detection_boxes = detection_graph.get_tensor_by_name('detection_boxes:0')

        detection_scores = detection_graph.get_tensor_by_name('detection_scores:0')

        detection_classes = detection_graph.get_tensor_by_name('detection_classes:0')

        num_detections = detection_graph.get_tensor_by_name('num_detections:0')

        # 運行檢測

        (boxes, scores, classes, num) = sess.run(

            [detection_boxes, detection_scores, detection_classes, num_detections],

            feed_dict={image_tensor: np.expand_dims(image, axis=0)})

        # 可視化結果

        vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array(

            image,

            np.squeeze(boxes),

            np.squeeze(classes).astype(np.int32),

            np.squeeze(scores),

            category_index,

            use_normalized_coordinates=True,

            line_thickness=8)