nsfwpy 0.1.4.1

基于OpenNSFW的图像内容检测工具

nsfwpy

English | 简体中文

nsfwpy

一个轻量级Python库，使用深度学习模型进行图像内容分析，可以识别图像是否包含不适宜内容。

特性

• 轻量级实现，依赖少，易于部署
• 支持多种图像格式输入（几乎所有常见格式）
• 提供命令行工具、Python API和HTTP API接口
• 支持Windows和其他操作系统
• 自动下载和缓存模型文件
• 提供预编译版本

安装

• 通过pip安装

  pip install nsfwpy
  

• 从源码安装

  git clone https://github.com/HG-ha/nsfwpy.git
  cd nsfwpy
  pip install -e .
  

• Docker（默认使用模型：model.onnx）

  • docker run -p 8000:8000 yiminger/nsfwpy
  • 使用指定模型启动
    • 默认模型

      docker run -e NSFWPY_ONNX_MODEL=/home/appuser/.cache/nsfwpy/model.onnx -p 8000:8000 nsfwpy
      

    • m2模型（NSFWJS mobilenet_v2）

      docker run -e NSFWPY_ONNX_MODEL=/home/appuser/.cache/nsfwpy/m2model.onnx -p 8000:8000 nsfwpy
      

    • i3模型（NSFWJS inception_v3），速度是其他模型的一半

      docker run -e NSFWPY_ONNX_MODEL=/home/appuser/.cache/nsfwpy/i3model.onnx -p 8000:8000 nsfwpy
      

• 使用预编译版本（开箱即用）

  • 请前往 Release 下载对应平台的预编译版本。
  • windows：在cmd中输入 nsfwpy.exe
  • linux：chmod +x nsfwpy && ./nsfwpy

• Termux

  pkg install python3 git python-pip python-onnxruntime rust -y
  git clone https://github.com/HG-ha/nsfwpy.git && cd nsfwpy
  pip install -e .
  nsfwpy --help
  

编译其他平台版本

• 参考 build.bat | build.sh

使用方法

• Python API

  from nsfwpy import NSFW
  
  # 初始化检测器（首次运行会自动下载模型）
  detector = NSFW()
  
  # 预测单个图像
  result = detector.predict_image("path/to/image.jpg")
  print(result)
  
  # 预测PIL图像
  from PIL import Image
  img = Image.open("path/to/image.jpg")
  result = detector.predict_pil_image(img)
  print(result)
  
  # 批量预测目录中的图像
  results = detector.predict_batch("path/to/image/directory")
  print(results)
  

• 命令行工具

  # 基本用法
  nsfwpy --input path/to/image.jpg
  
  # 指定自定义模型路径
  nsfwpy --model path/to/model.onnx --input path/to/image.jpg
  
  # 指定模型需要的图像尺寸（通常用不到，因为目前模型只支持224，无需关注此参数）
  nsfwpy --dim 299 --input path/to/image.jpg
  

Web API服务（完全兼容 nsfwjs-api）

• 启动API服务器：

  # 基本用法
  nsfwpy -w
  
  # 指定主机和端口
  nsfwpy -w --host 127.0.0.1 --port 8080
  
  # 指定自定义模型
  nsfwpy -w --model path/to/model.onnx
  

• API端点：

  • POST /classify: 分析单张图片
  • POST /classify-many: 批量分析多张图片

• API文档：

  • http://127.0.0.1:8000/docs

• 请求：

  • /classify

    curl --location --request POST 'http://127.0.0.1:8000/classify' \
    --form 'image=@"image.jpeg"'
    

  • /classify-many

    curl --location --request POST 'http://127.0.0.1:8000/classify-many' \
    --form 'images=@"image.jpeg"' \
    --form 'images=@"image2.jpeg"'
    

预测结果格式

返回包含以下类别概率值的字典：

{
    "drawings": 0.1,    # 绘画/动画
    "hentai": 0.0,     # 动漫色情内容（変態）
    "neutral": 0.8,    # 中性/安全内容
    "porn": 0.0,       # 色情内容
    "sexy": 0.1        # 性感内容
}

致谢

本项目的模型基于 nsfw_model 以及 nsfwjs。感谢原作者的贡献。

推荐资源

1. 天狼星框架：https://www.siriusbot.cn/
2. 镜芯API：https://api2.wer.plus/
3. 林枫云_站长首选云服务器：https://www.dkdun.cn/
4. ICP备案查询：https://icp.show/