You can not select more than 25 topics
Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
6.5 KiB
6.5 KiB
open_nsfw_android
色情图片离线识别,基于TensorFlow实现。识别只需20ms,可断网测试,成功率99%,调用只要一行代码,从雅虎的开源项目open_nsfw移植,该模型文件可用于iOS、java、C++等平台
⚠️⚠️⚠️ 已从jCenter仓库迁移到Maven,原引用地址发生变更,建议所有老用户升级到新版本。新版本需要手动下载nsfw.tflite模型初始化使用
iOS请参考:issues13
Python参考:NSFW-Python、Python-TensorflowLite-Api、Python-Tensorflow-Api
Java参考:Tensorflow-Api
C++参考:TensorflowLite-Api
JavaScript参考JS相关文档
其中Python、C++均有两种数据喂入的方式,可根据需求选择pb模型或tfLite文件,详细请参考上面的链接.Java的目前只能加载pb模型。其他的平台可自行百度
本项目移除测试图片,请下载Demo后自行配图测试
测试图片
开始使用_
-
🔥 下载模型文件,并放入assets目录下
-
🔥 开启tflite文件读取支持(解决模型放在assets目录下无法读取的问题。如果模型不放在assets目录下可跳过该步骤)
android {
...
aaptOptions {
//防止模型被压缩
noCompress "tflite"
}
}
- 🔥 引入依赖
dependencies {
...
implementation 'io.github.devzwy:nsfw:1.5.1'
}
- 🔥 初始化(建议在Application中进行)
class KtApp : Application() {
override fun onCreate() {
super.onCreate()
//开启日志输出,可选
NSFWHelper.openDebugLog()
//扫描前必须初始化
NSFWHelper.initHelper(
context = this)
//初始化api原型
/* NSFW初始化函数 内部日志默认关闭,调试环境可使用openDebugLog()开启日志*/
fun initHelper(
context: Context, //建议传入application,传入activity可能会有内存泄漏
modelPath: String? = null,//模型文件路径,为空时将默认从Assets下读取
isOpenGPU: Boolean = true, //是否开启GPU扫描加速,部分机型兼容不友好的可关闭。默认开启
numThreads: Int = 4 //扫描数据时内部分配的线程 默认4
)
}
}
- 🔥 支持的api列表 带返回值的为同步,传入函数的为异步:
异步识别文件: getNSFWScore(file: File, onResult: ((NSFWScoreBean) -> Unit))
异步识别文件: getNSFWScore(filePath: String, onResult: ((NSFWScoreBean) -> Unit))
同步识别bitmap: getNSFWScore(bitmap: Bitmap): NSFWScoreBean
异步识别bitmap: getNSFWScore(bitmap: Bitmap, onResult: ((NSFWScoreBean) -> Unit))
- 🔥 识别结果说明
NSFWScoreBean.sfw ... 非涉黄数值 数值越大约安全
NSFWScoreBean.nsfw ... 涉黄数值 数值越大约危险
NSFWScoreBean.timeConsumingToLoadData ... 装载数据耗时 单位ms
NSFWScoreBean.timeConsumingToScanData ... 扫描图片耗时 单位ms
- 🔥 调用参考
//异步方式
NSFWHelper.getNSFWScore(item.bitmap) {
this.text =
"nsfw:${it.nsfwScore}\nsfw:${it.sfwScore}\n扫描耗时:${it.timeConsumingToScanData} ms"
if (it.nsfwScore > 0.7) {
this.setBackgroundColor(Color.parseColor("#C1FF0000"))
} else if (it.nsfwScore > 0.5) {
this.setBackgroundColor(Color.parseColor("#C1FF9800"))
} else {
this.setBackgroundColor(Color.parseColor("#803700B3"))
}
}
//同步方式
NSFWHelper.getNSFWScore(item.bitmap).let {
this.text =
"nsfw:${it.nsfwScore}\nsfw:${it.sfwScore}\n扫描耗时:${it.timeConsumingToScanData} ms"
if (it.nsfwScore > 0.7) {
this.setBackgroundColor(Color.parseColor("#C1FF0000"))
} else if (it.nsfwScore > 0.5) {
this.setBackgroundColor(Color.parseColor("#C1FF9800"))
} else {
this.setBackgroundColor(Color.parseColor("#803700B3"))
}
}