【本人禿頂程式設計師】使用Azure Function + Cognitive Services 實現圖片自動化稽核
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假定我們正在執行某個應用程式，此應用程式需要使用者在應用程式中提交大量圖片檔案，那麼對於系統管理員來說手動稽核這些圖片是很消耗時間的，並且對於圖片的稽核也許並不是即時的。為了解決這一問題，這篇文章將向大家演示如何使用Azure Function和Cognitive Services來對上傳到應用程式的圖片進行自動化稽核。
再正式開始今天的實驗之前我們先帶大家瞭解一下本次實驗所有到的一些Azure功能：
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Azure Function：Azure Functions是一種無伺服器計算服務，使您可以按需執行程式碼，而無需顯式配置或管理基礎結構。使用Azure Functions執行指令碼或程式碼片段以響應各種事件
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Cognitive Services：Azure Cognitive Services是API，SDK和服務，可幫助開發人員構建智慧應用程式，而無需直接的AI或資料科學技能或知識。Azure認知服務擴充套件了微軟不斷髮展的機器學習API產品組合，使開發人員能夠輕鬆新增認知功能 - 例如情感和視訊檢測; 面部，語言和視覺識別; 和語言和語言理解 - 進入他們的應用程式
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Content Moderator：Azure Content Moderator API是一種認知服務，可檢查文字，影象和視訊內容，查詢可能具有***性，風險或其他不良內容的材料。找到此類材料後，該服務會對內容應用適當的標籤（標記）。然後，您的應用可以處理已標記的內容，以符合法規或維護使用者的預期環境。
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Azure Blob Storage：Azure Blob儲存是Microsoft針對雲的物件儲存解決方案。Blob儲存優化用於儲存大量非結構化資料。非結構化資料是不遵循特定資料模型或定義的資料，例如文字或二進位制資料。
下面是我們今天實驗的基本拓撲：
建立Content Moderator
點選“新建”—“Content Moderator”—“建立”：
輸入相關資訊，點選建立：
建立完成，如下圖所示，我們點選“Show access keys並將此值記錄下來”：
建立Function App和Storage
建立Function App
點選“新建”—“計算”—“Function App”：
輸入如下引數，點選建立：
建立成功，如下圖所示：
點選“新建Function”：
在此選擇“自定義Function”：
選擇“Blob trigger”—“C#”：
修改名稱和路徑，點選建立：
建立成功，如下圖所示：
點選“整合”—“+新建輸出”：
選擇“Azure Blob儲存”：
將路徑修改為“Container1/{name}”，點選儲存：
配置Storage
建立container1和container2，如下圖所示：
配置Function + Cognitive Services實現圖片自動稽核：
開啟我們之前建立的Function，點選“ImageAnalysis”：
將之前建立Content Moderator時所儲存的Key替換到如下位置：
點選儲存：
