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🔥🔥🔥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

Primary LanguageKotlinApache License 2.0Apache-2.0

open_nsfw_android

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English Doc

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

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

图片

开始使用（从1.3.9版本开始，依赖从JetPack移动到Maven仓库，可直接在项目中依赖，无需添加jetpack支持）

  • 开启tflite文件支持
  android {
        aaptOptions {
            noCompress "tflite"
        }
  }
  • 引入依赖(lastVersion更换为最新版本，最新版本为右边图片中的数字👉 Download )
    //可选 快速初始化扫描器，可免去初始化代码
    implementation 'com.zwy.nsfw:nsfw_initializer:lastVersion'
    //必须 扫描器核心文件
    implementation 'com.zwy.nsfw:nsfw:lastVersion'
    //必须 tensorflow 支持库
    implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:2.1.0'
    implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite-gpu:2.1.0'
  • 初始化

模型下载

    //方式一,将模型文件放在Assets根目录下并命名为nsfw.tflite
    NSFWHelper.init(context = this@Application)

    //方式二,适用于产品对apk大小控制严格，无法将模型文件直接放在apk中，可在用户打开Apk后台静默下载后指定模型路径进行初始化
    NSFWHelper.init(modelPath = "模型文件存放路径")

    //方式三,将模型文件放在Assets根目录下并命名为nsfw.tflite,引用该库可免去初始化代码
    implementation 'com.zwy.nsfw:nsfw_initializer:lastVersion'
  • 使用：
    //val mNSFWScoreBean:NSFWScoreBean =  File.getNSFWScore()
    //val mNSFWScoreBean:NSFWScoreBean =  Bitmap.getNSFWScore()
    //val mNSFWScoreBean:NSFWScoreBean = NSFWHelper.getNSFWScore(bitmap)

    mNSFWScoreBean.sfw   ... 非涉黄数值 数值越大约安全
    mNSFWScoreBean.nsfw   ... 涉黄数值  数值越大约危险
    mNSFWScoreBean.timeConsumingToLoadData  ... 装载数据耗时  单位ms
    mNSFWScoreBean.timeConsumingToScanData  ... 扫描图片耗时  单位ms

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