starlette/img_nsfw

ai-plugs

工作室公众号

会陆续开源更多优质资源，可以先关注下，

后续开源内容将在公众号发布

介绍

模型不大，不到24MB， 可以用 onnxruntime 很好的在服务器运行

这是一个用于检测图像中非安全内容（NSFW）的 Python 库。该库利用 ONNX 模型对图像进行预处理和分类，并提供了多种方法来评估图像的风险等级。

python 版本我用的3.13没有问题，3.8以下可能不太行，没试

快速开始

导入库

pip install -r requirements.txt

使用模型推理

# 使用自定义模型
nsfw_custom = setup_nsfw(os.path.join(settings_aiplugs.MODELS_DIR, 'you_new_.onnx'))

# 使用默认模型[使用默认模型即可，很精准]
nsfw = setup_nsfw() 

# 测试图片路径 【支持base64】
image = '/path/to/image.jpg'

# 返回归一化的结果[0-1之间]float, 越接近1就越少儿不宜
result_ndh = nsfw.nsfw_risk_ndh(image)
print(f"result image: {result_ndh}")

# 返回 True 或者 False T就是少儿不宜
result_tf = nsfw.nsfw_risk_tf(image)
print(f"result image: {result_tf}")

解释

nsfw_risk_tf: 返回一个布尔值，表示图像是否被认为是 NSFW（非安全内容）。 nsfw_risk_ndh: 返回一个概率值，表示图像被认为是 NSFW 的概率。

参数说明

nsfw_risk_ndh 方法 input_image: 输入图像的路径、Base64 编码字符串或 PIL.Image.Image 对象。 threshold: 阈值，默认为 0.8，用于判断图像是否被认为是 NSFW。

nsfw_risk_tf 方法 input_image: 输入图像的路径、Base64 编码字符串或 PIL.Image.Image 对象。

示例代码

from nsfw.nsfw_service import setup_nsfw

classifier = setup_nsfw()  # 使用默认模型路径

# 测试图片路径
image = '/path/to/image.jpg'

result = classifier.nsfw_risk_ndh(image)
result2 = classifier.nsfw_risk_tf(image)
print(f"result image: {result}")
print(f"result image2: {result2}")
print("-" * 40)

许可证 此项目采用 MIT 许可证。详情参见 LICENSE 文件。

如有任何问题或建议， 请联系：

作者: 李权威

邮箱: cnlqws@gmail.com

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📚 引用

如果您在研究或项目中使用了 ai_plugs，请考虑引用我们的工作。您可以使用以下BibTeX条目：

@misc{li2024aiplugs, author = {李权威}, title = {{ai_plugs}: 人工智能工具集合}, month = oct, year = 2024, howpublished = {\url{https://github.com/JingYuTech/nsfw}}, note = {Accessed: 2024-10-23} }