实话实说啊,这个标题起得就有点标题党,识别是识别,准确率就有点玄学了。bash
Win10 系统下 Python3,编译器是 Pycharm,须要安装 nonude 这个库。学习
Pycharm 安装第三方库的方法。ui
先导入 nonude 这个库(我也很奇怪为何 import 的是 nude)spa
import nude
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再写出代码3d
print(nude.is_nude("godfather.jpg"))
print(nude.is_nude("leisheng.jpg"))
print(nude.is_nude("qiaoba.png"))
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代码运行的结果竟然是 False、True、True 让咱们来看一下图片。code
对了,我这里是直接把图片放在了项目的路径里的cdn
若是不喜欢这样,能够换一个写法视频
import nude
print(nude.is_nude("E:/Images/OOXX/00mitai.jpg"))
print(nude.is_nude("E:\Images\OOXX/00zkted.jpg"))
print(nude.is_nude("E:/Images\OOXX/011idk8.jpg"))
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代码运行的结果是 False、True、False对象
011idk8.jpgblog
说一下,路径里面的斜杠 / 能够是反斜杠 \,若是后面有数字的话,请使用斜杠 /,不要用反斜杠 \。Python资源分享秋秋裙:855408893 内有安装包,学习视频资料,这里是Python学习者的汇集地,零基础,进阶,都欢迎点击加入Python资源分享
先导入要用的库
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这里用 glob 返回匹配指定模式的文件名
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itertools.chain 把迭代对象串联起来,造成一个更大的迭代器,说白了就是把 images_jpg、images_png、images_gif 弄在一块儿,变成了images_list。
而后进行循环,在 images_list 里面一个一个对图片进行识别。
for i in images_list:
print(i) # 输出照片的路径
n = Nude(i) # 对图片进行识别
n.parse()
print(n.result) # 输出结果
print(n.message) # 输出判断信息
print(n.inspect()) # 输出更加详细的判断信息
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运行结果以下图
咱们来看一下下图片,准确率嘛,有点玄学。
图片还能够吧
识别是否是色色的图片的有依据的,根据给出的信息来看,是皮肤暴露的百分比来判断的,暴露的比例大于 15% 就判断为色色的图片。这里只是很粗浅的说明