এটি আসলে যুক্তিযুক্ত সহজ। আপনি ক্রমগতভাবে ত্বকের সুর সনাক্ত করতে পারেন - এবং পর্ন চিত্রগুলিতে প্রচুর ত্বকের ঝোঁক থাকে। এটি মিথ্যা ইতিবাচক তৈরি করবে তবে এটি যদি সমস্যা হয় তবে আপনি প্রকৃত সংযমের মাধ্যমে সনাক্ত করা চিত্রগুলি পাস করতে পারেন। এটি কেবলমাত্র মডারেটরদের জন্য কাজকে হ্রাস করে না তা আপনাকে প্রচুর বিনামূল্যে পর্নতাও দেয়। এটা জয়-জয়।
#!python
import os, glob
from PIL import Image
def get_skin_ratio(im):
im = im.crop((int(im.size[0]*0.2), int(im.size[1]*0.2), im.size[0]-int(im.size[0]*0.2), im.size[1]-int(im.size[1]*0.2)))
skin = sum([count for count, rgb in im.getcolors(im.size[0]*im.size[1]) if rgb[0]>60 and rgb[1]<(rgb[0]*0.85) and rgb[2]<(rgb[0]*0.7) and rgb[1]>(rgb[0]*0.4) and rgb[2]>(rgb[0]*0.2)])
return float(skin)/float(im.size[0]*im.size[1])
for image_dir in ('porn','clean'):
for image_file in glob.glob(os.path.join(image_dir,"*.jpg")):
skin_percent = get_skin_ratio(Image.open(image_file)) * 100
if skin_percent>30:
print "PORN {0} has {1:.0f}% skin".format(image_file, skin_percent)
else:
print "CLEAN {0} has {1:.0f}% skin".format(image_file, skin_percent)
এই কোডটি চিত্রের কেন্দ্রে ত্বকের টোন পরিমাপ করে। আমি ২০ টি তুলনামূলকভাবে "পর্ন" চিত্র এবং ২০ টি সম্পূর্ণ নিরীহ চিত্র পরীক্ষা করেছি। এটি "অশ্লীল" এর 100% এবং পরিষ্কার চিত্রের 20 টির মধ্যে 4 টি পতাকা প্রদর্শন করে। এটি বেশ উচ্চ মিথ্যা পজিটিভ রেট তবে স্ক্রিপ্টটি লক্ষ্য করে মোটামুটি সতর্ক হওয়া এবং আরও টিউন করা যেতে পারে। এটি হালকা, গা dark় এবং এশিয়ান ত্বকের সুরে কাজ করে।
এটি মিথ্যা পজিটিভ সহ প্রধান দুর্বলতাগুলি বালি এবং কাঠের মতো বাদামী জিনিস এবং অবশ্যই এটি "দুষ্টু" এবং "সুন্দর" মাংসের (মুখের শটগুলির মতো) মধ্যে পার্থক্য জানে না।
মিথ্যা নেতিবাচকগুলির সাথে দুর্বলতা হ'ল চিত্রগুলির মধ্যে অনেক বেশি উন্মুক্ত মাংস (যেমন চামড়ার দাসত্ব), আঁকা বা উলকিযুক্ত ত্বক, বিঅ্যান্ডডাব্লুয়ের চিত্র ইত্যাদি থাকে images
উত্স কোড এবং নমুনা চিত্র