Kurz: Nahrání a analýza souboru pomocí Azure Functions a Blob Storage

V tomto kurzu se dozvíte, jak nahrát obrázek do Azure Blob Storage a zpracovat ho pomocí Azure Functions a Počítačové zpracování obrazu. Dozvíte se také, jak v rámci tohoto procesu implementovat triggery a vazby funkce Azure Functions. Tyto služby společně analyzují nahraný obrázek, který obsahuje text, extrahují z něj text a pak ho uloží do řádku databáze pro pozdější analýzu nebo jiné účely.

Azure Blob Storage je řešení microsoftu s masivně škálovatelným úložištěm objektů pro cloud. Blob Storage je navržené pro ukládání obrázků a dokumentů, streamování multimediálních souborů, správu zálohovacích a archivačních dat a mnoho dalšího. Další informace o službě Blob Storage najdete na stránce s přehledem.

Azure Functions je bezserverové počítačové řešení, které umožňuje psát a spouštět malé bloky kódu jako vysoce škálovatelné bezserverové funkce řízené událostmi. Další informace o Azure Functions najdete na stránce s přehledem.

V tomto kurzu se naučíte, jak:

Požadavky

• Účet Azure s aktivním předplatným. Vytvořte si účet zdarma.
• Sada Visual Studio 2022 je nainstalovaná.

Vytvoření účtu úložiště a kontejneru

Prvním krokem je vytvoření účtu úložiště, který bude obsahovat nahraná data objektů blob, což v tomto scénáři budou obrázky obsahující text. Účet úložiště nabízí několik různých služeb, ale tento kurz využívá službu Blob Storage a Table Storage.

az group create --location eastus --name msdocs-storage-function \

az storage account create --name msdocsstorageaccount --resource-group msdocs-storage-function -l eastus --sku Standard_LRS \

az storage container create --name imageanalysis --account-name msdocsstorageaccount --resource-group msdocs-storage-function

az storage account show-connection-string -g msdocs-storage-function -n msdocsstorageaccount

Vytvoření služby Počítačové zpracování obrazu

Dále vytvořte účet služby Počítačové zpracování obrazu, který bude zpracovávat naše nahrané soubory. Počítačové zpracování obrazu je součástí služeb Azure AI a nabízí celou řadu funkcí pro extrakci dat z imagí. Další informace o Počítačové zpracování obrazu najdete na stránce přehledu.

az cognitiveservices account create \
    --name msdocs-process-image \
    --resource-group msdocs-storage-function \
    --kind ComputerVision \
    --sku F1 \
    --location eastus2 \
    --yes

az cognitiveservices account keys list \
    --name msdocs-process-image \
    --resource-group msdocs-storage-function  \ 
    
az cognitiveservices account list \
--name msdocs-process-image \
    --resource-group msdocs-storage-function --query "[].properties.endpoint"   

Stažení a konfigurace ukázkového projektu

Kód funkce Azure použitý v tomto kurzu najdete v tomto úložišti GitHub. Projekt můžete také naklonovat pomocí následujícího příkazu.

git clone https://github.com/Azure-Samples/msdocs-storage-bind-function-service.git \
cd msdocs-storage-bind-function-service/dotnet

Ukázkový kód projektu provádí následující úlohy:

• Načte proměnné prostředí pro připojení k účtu úložiště a službě Počítačové zpracování obrazu.
• Přijme nahraný soubor jako parametr objektu blob.
• Analyzuje objekt blob pomocí služby Počítačové zpracování obrazu.
• Odešle analyzovaný text obrázku do nového řádku tabulky pomocí výstupních vazeb.

Po stažení a otevření projektu existuje několik základních konceptů, které je potřeba pochopit v hlavní Run metodě uvedené níže. Funkce Azure využívá vazby triggeru a výstupu, které se použijí pomocí atributů v Run podpisu metody.

Atribut Table používá dva parametry. První parametr určuje název tabulky pro zápis hodnoty analyzovaného textu obrázku vrácené funkcí. Druhý Connection parametr načte z proměnných prostředí připojovací řetězec služby Table Storage, aby k němu funkce Azure functions získala přístup.

Atribut BlobTrigger slouží k vytvoření vazby naší funkce s událostí nahrávání ve službě Blob Storage a poskytne funkci nahraný objekt blob Run . Trigger objektu blob má dva vlastní parametry – jeden pro název kontejneru objektů blob, který se má monitorovat nahrání, a druhý pro připojovací řetězec našeho účtu úložiště.

// Azure Function name and output Binding to Table Storage
[FunctionName("ProcessImageUpload")]
[return: Table("ImageText", Connection = "StorageConnection")]
// Trigger binding runs when an image is uploaded to the blob container below
public async Task<ImageContent> Run([BlobTrigger("imageanalysis/{name}", 
        Connection = "StorageConnection")]Stream myBlob, string name, ILogger log)
{
    // Get connection configurations
    string subscriptionKey = Environment.GetEnvironmentVariable("ComputerVisionKey");
    string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("ComputerVisionEndpoint");
    string imgUrl = $"https://{ Environment.GetEnvironmentVariable("StorageAccountName")}
                        .blob.core.windows.net/imageanalysis/{name}";

    ComputerVisionClient client = new ComputerVisionClient(
        new ApiKeyServiceClientCredentials(subscriptionKey)) { Endpoint = endpoint };

    // Get the analyzed image contents
    var textContext = await AnalyzeImageContent(client, imgUrl);

    return new ImageContent { 
        PartitionKey = "Images",
        RowKey = Guid.NewGuid().ToString(), Text = textContext 
    };
}

public class ImageContent
{
    public string PartitionKey { get; set; }
    public string RowKey { get; set; }
    public string Text { get; set; }
}

Tento kód také načte základní konfigurační hodnoty z proměnných prostředí, jako je připojovací řetězec účtu úložiště a Počítačové zpracování obrazu klíč. Tyto proměnné prostředí přidáme do našeho prostředí funkce Azure Functions po jejím nasazení.

Funkce ProcessImage také využívá druhou metodu s názvem AnalyzeImage, viz níže. Tento kód používá koncový bod adresy URL a klíč účtu Počítačové zpracování obrazu k vytvoření požadavku na server o zpracování našeho obrázku. Požadavek vrátí veškerý text zjištěný na obrázku, který se pak zapíše do služby Table Storage pomocí výstupní vazby metody Run .

static async Task<string> ReadFileUrl(ComputerVisionClient client, string urlFile)
{
    // Analyze the file using Computer Vision Client
    var textHeaders = await client.ReadAsync(urlFile);
    string operationLocation = textHeaders.OperationLocation;
    Thread.Sleep(2000);
    
    // Complete code omitted for brevity, view in sample project
    
    return text.ToString();
}

Místní spuštění

Pokud chcete projekt spustit místně, můžete naplnit proměnné prostředí pomocí souboru local.settings.json. Uvnitř tohoto souboru vyplňte zástupné hodnoty hodnotami, které jste si uložili dříve při vytváření prostředků Azure.

I když kód funkce Azure functions poběží místně, bude se stále připojovat k živým službám v Azure, a ne pomocí místních emulátorů.

{
    "IsEncrypted": false,
    "Values": {
      "AzureWebJobsStorage": "UseDevelopmentStorage=true",
      "FUNCTIONS_WORKER_RUNTIME": "dotnet",
      "StorageConnection": "your-storage-account-connection-string",
      "StorageAccountName": "your-storage-account-name",
      "ComputerVisionKey": "your-computer-vision-key",
      "ComputerVisionEndPoint":  "your-computer-vision-endpoint"
    }
}

Nasazení kódu do Azure Functions

Teď jste připraveni nasadit naši aplikaci do Azure pomocí sady Visual Studio. Aplikaci Azure Functions můžete také vytvořit v Azure současně v rámci procesu nasazení.

1. Začněte tak, že pravým tlačítkem vyberete uzel projektu ProcessImage a vyberete Publikovat.

2. Na obrazovce dialogového okna Publikovat vyberte Azure a zvolte Další.

   

3. Na další obrazovce vyberte Azure Function App (Windows) nebo Azure Function App (Linux) a pak znovu zvolte Další .

   

4. V kroku Instance služby Functions nezapomeňte zvolit předplatné, do které chcete provést nasazení. Potom vyberte zelený + symbol na pravé straně dialogového okna.

5. Otevře se nové dialogové okno. Zadejte následující hodnoty pro novou aplikaci funkcí.

   • Název: Zadejte msdocsprocessimage nebo něco podobného.
   • Název předplatného: Zvolte předplatné, které chcete použít.
   • Skupina prostředků: Zvolte skupinu prostředků, msdocs-storage-function kterou jste vytvořili dříve.
   • Typ plánu: Vyberte Spotřeba.
   • Umístění: Zvolte oblast, která je k vám nejblíže.
   • Azure Storage: Vyberte účet úložiště, který jste vytvořili dříve.

   

6. Jakmile vyplníte všechny tyto hodnoty, vyberte Vytvořit. Visual Studio a Azure začnou zřizovat požadované prostředky, což bude chvíli trvat.

7. Po dokončení procesu vyberte Dokončit a zavřete pracovní postup dialogového okna.

8. Posledním krokem k nasazení funkce Azure Functions je výběr možnosti Publikovat v pravém horním rohu obrazovky. Dokončení publikování funkce může chvíli trvat. Po dokončení bude vaše aplikace spuštěna v Azure.

Propojení služeb

Funkce Azure Functions se úspěšně nasadila, ale zatím se nemůže připojit k našemu účtu úložiště a Počítačové zpracování obrazu služby. Správné klíče a připojovací řetězce musí být nejprve přidány do nastavení konfigurace aplikace Azure Functions.

1. V horní části Azure Portal vyhledejte funkci a ve výsledcích vyberte Function App.

2. Na obrazovce Function App vyberte aplikaci Function App, kterou jste vytvořili v sadě Visual Studio.

3. Na stránce přehledu aplikace Funkcí vyberte v levém navigačním panelu Možnost Konfigurace . Otevře se stránka, kde můžeme spravovat různé typy nastavení konfigurace pro naši aplikaci. Prozatím nás zajímá část Nastavení aplikace .

4. Dalším krokem je přidání nastavení pro název účtu úložiště a připojovací řetězec, Počítačové zpracování obrazu tajný klíč a koncový bod Počítačové zpracování obrazu.

5. Na kartě Nastavení aplikace vyberte + Nové nastavení aplikace. V informačním rámečku, který se zobrazí, zadejte následující hodnoty:

   • Název: Zadejte hodnotu ComputerVisionKey.
   • Hodnota: Vložte klíč Počítačové zpracování obrazu, který jste si uložili dříve.

6. Kliknutím na OK přidejte toto nastavení do aplikace.

   

7. Teď tento proces zopakujeme pro koncový bod naší Počítačové zpracování obrazu služby s použitím následujících hodnot:

   • Název: Zadejte hodnotu ComputerVisionEndpoint.
   • Hodnota: Vložte adresu URL koncového bodu, kterou jste si předtím uložili.

8. Opakujte tento krok pro připojení účtu úložiště a použijte následující hodnoty:

   • Název: Zadejte hodnotu StorageConnection.
   • Hodnota: Vložte připojovací řetězec, který jste si uložili dříve.

9. Nakonec tento postup ještě jednou zopakujte pro název účtu úložiště a použijte následující hodnoty:

   • Název: Zadejte hodnotu StorageAccountName.
   • Hodnota: Zadejte název účtu úložiště, který jste vytvořili.

10. Po přidání těchto nastavení aplikace nezapomeňte v horní části stránky konfigurace vybrat Uložit . Po dokončení ukládání můžete také stisknout Tlačítko Aktualizovat , abyste měli jistotu, že se nastavení vybere.

Všechny požadované proměnné prostředí pro připojení funkce Azure k různým službám jsou teď na místě.

Nahrání obrázku do služby Blob Storage

Nyní jste připraveni otestovat naši aplikaci! Do kontejneru můžete nahrát objekt blob a pak ověřit, že se text na obrázku uložil do služby Table Storage.

1. Nejprve v horní části Azure Portal vyhledejte Úložiště a vyberte účet úložiště. Na stránce účtu úložiště vyberte účet, který jste vytvořili dříve.

2. Pak v levém navigačním panelu vyberte Kontejnery a přejděte do kontejneru ImageAnalysis , který jste vytvořili dříve. Odtud můžete nahrát testovací obrázek přímo do prohlížeče.

   

3. Několik ukázkových obrázků, které jsou součástí složky images , najdete v kořenovém adresáři ukázkového projektu ke stažení, nebo můžete použít vlastní.

4. V horní části stránky ImageAnalysis vyberte Nahrát. V informačním rámečku, který se otevře, otevřete výběrem ikony složky na pravé straně prohlížeč souborů. Zvolte obrázek, který chcete nahrát, a pak vyberte Nahrát.

   

5. Soubor by se měl zobrazit uvnitř kontejneru objektů blob. Dále můžete ověřit, že nahrávání aktivovalo funkci Azure Functions a že text na obrázku byl správně analyzován a uložen do služby Table Storage.

6. Pomocí popisu cesty v horní části stránky přejděte v účtu úložiště o jednu úroveň výš. Na levém navigačním panelu vyhledejte a vyberte Prohlížeč úložiště a pak vyberte Tabulky.

7. Teď by měla být dostupná tabulka ImageText . Kliknutím na tabulku zobrazte náhled řádků dat uvnitř tabulky. Měla by se zobrazit položka pro zpracovaný text obrázku, který jsme nahráli. Můžete to ověřit pomocí časového razítka nebo zobrazením obsahu sloupce Text .

   

Gratulujeme! Úspěšně jste zpracovali obrázek, který se nahrál do služby Blob Storage pomocí Azure Functions a Počítačové zpracování obrazu.

Vyčištění prostředků

Pokud tuto aplikaci nebudete dál používat, můžete prostředky, které jste vytvořili, odstranit odebráním skupiny prostředků.

1. V hlavní navigaci vyberte Skupiny prostředků .
2. msdocs-storage-function V seznamu vyberte skupinu prostředků.
3. V horní části stránky přehledu skupiny prostředků vyberte tlačítko Odstranit skupinu prostředků.
4. V potvrzovacím dialogovém okně zadejte název skupiny prostředků msdocs-storage-function .
5. Vyberte Odstranit. Proces odstranění skupiny prostředků může trvat několik minut.