Python sq图片识别.zip

import sys import os import _io from collections import namedtuple from PIL import Image class Nude(object): Skin = namedtuple("Skin", "id skin region x y") def __init__(self, path_or_image): # 若 path_or_image 为 Image.Image 类型的实例，直接赋值 if isinstance(path_or_image, Image.Image): self.image = path_or_image # 若 path_or_image 为 str 类型的实例，打开图片 elif isinstance(path_or_image, str): self.image = Image.open(path_or_image) # 获得图片所有颜色通道 bands = self.image.getbands() # 判断是否为单通道图片（也即灰度图），是则将灰度图转换为 RGB 图 if len(bands) == 1: # 新建相同大小的 RGB 图像 new_img = Image.new("RGB", self.image.size) # 拷贝灰度图 self.image 到 RGB图 new_img.paste （PIL 自动进行颜色通道转换） new_img.paste(self.image) f = self.image.filename # 替换 self.image self.image = new_img self.image.filename = f # 存储对应图像所有像素的全部 Skin 对象 self.skin_map = [] # 检测到的皮肤区域，元素的索引即为皮肤区域号，元素都是包含一些 Skin 对象的列表 self.detected_regions = [] # 元素都是包含一些 int 对象（区域号）的列表 # 这些元素中的区域号代表的区域都是待合并的区域 self.merge_regions = [] # 整合后的皮肤区域，元素的索引即为皮肤区域号，元素都是包含一些 Skin 对象的列表 self.skin_regions = [] # 最近合并的两个皮肤区域的区域号，初始化为 -1 self.last_from, self.last_to = -1, -1 # 色情图像判断结果 self.result = None # 处理得到的信息 self.message = None # 图像宽高 self.width, self.height = self.image.size # 图像总像素 self.total_pixels = self.width * self.height def resize(self, maxwidth=1000, maxheight=1000): """ 基于最大宽高按比例重设图片大小， 注意：这可能影响检测算法的结果 如果没有变化返回 0 原宽度大于 maxwidth 返回 1 原高度大于 maxheight 返回 2 原宽高大于 maxwidth, maxheight 返回 3 maxwidth - 图片最大宽度 maxheight - 图片最大高度 传递参数时都可以设置为 False 来忽略 """ # 存储返回值 ret = 0 if maxwidth: if self.width > maxwidth: wpercent = (maxwidth / self.width) hsize = int((self.height * wpercent)) fname = self.image.filename # Image.LANCZOS 是重采样滤波器，用于抗锯齿 self.image = self.image.resize((maxwidth, hsize), Image.LANCZOS) self.image.filename = fname self.width, self.height = self.image.size self.total_pixels = self.width * self.height ret += 1 if maxheight: if self.height > maxheight: hpercent = (maxheight / float(self.height)) wsize = int((float(self.width) * float(hpercent))) fname = self.image.filename self.image = self.image.resize((wsize, maxheight), Image.LANCZOS) self.image.filename = fname self.width, self.height = self.image.size self.total_pixels = self.width * self.height ret += 2 return ret # 分析函数 def parse(self): # 如果已有结果，返回本对象 if self.result is not None: return self # 获得图片所有像素数据 pixels = self.image.load() # 遍历每个像素 for y in range(self.height): for x in range(self.width): # 得到像素的 RGB 三个通道的值 # [x, y] 是 [(x,y)] 的简便写法 r = pixels[x, y][0] # red g = pixels[x, y][1] # green b = pixels[x, y][2] # blue # 判断当前像素是否为肤色像素 isSkin = True if self._classify_skin(r, g, b) else False # 给每个像素分配唯一 id 值（1, 2, 3...height*width） # 注意 x, y 的值从零开始 _id = x + y * self.width + 1 # 为每个像素创建一个对应的 Skin 对象，并添加到 self.skin_map 中 self.skin_map.append(self.Skin(_id, isSkin, None, x, y)) # 若当前像素不为肤色像素，跳过此次循环 if not isSkin: continue # 设左上角为原点，相邻像素为符号 *，当前像素为符号 ^，那么相互位置关系通常如下图 # *** # *^ # 存有相邻像素索引的列表，存放顺序为由大到小，顺序改变有影响 # 注意 _id 是从 1 开始的，对应的索引则是 _id-1 check_indexes = [_id - 2, # 当前像素左方的像素 _id - self.width - 2, # 当前像素左上方的像素 _id - self.width - 1, # 当前像素的上方的像素 _id - self.width] # 当前像素右上方的像素 # 用来记录相邻像素中肤色像素所在的区域号，初始化为 -1 region = -1 # 遍历每一个相邻像素的索引 for index in check_indexes: # 尝试索引相邻像素的 Skin 对象，没有则跳出循环 try: self.skin_map[index] except IndexError: break # 相邻像素若为肤色像素： if self.skin_map[index].skin: # 若相邻像素与当前像素的 region 均为有效值，且二者不同，且尚未添加相同的合并任务 if (self.skin_map[index].region != None and region != None and region != -1 and self.skin_map[index].region != region and self.last_from != region and self.last_to != self.skin_map[index].region) : # 那么这添加这两个区域的合并任务 self._add_merge(region, self.skin_map[index].region) # 记录此相邻像素所在的区域号 region = self.skin_map[index].region # 遍历完所有相邻像素后，若 region 仍等于 -1，说明所有相邻像素都不是肤色像素 if region == -1: # 更改属性为新的区域号，注意元祖是不可变类型，不能直接更改属性 _skin = self.skin_map[_id - 1]._replace(region=len(self.detected_regions)) self.skin_map[_id - 1] = _skin # 将此肤色像素所在区域创建为新区域 self.detected_regions.append([self.skin_map[_id - 1]]) # region 不等于 -1 的同时不等于 None，说明有区域号为有效值的相邻肤色像素 elif region != None: # 将此像素的区域号更改为与相邻像素相同 _skin = self.skin_map[_id - 1]._replace(region=region) self.skin_map[_id - 1] = _skin # 向这个区域的像素列表中添加此像素 self.detected_regions[region].append(self.skin_map[_id - 1]) # 完成所有区域合并任务，合并整理后的区域存储到 self.skin_regions self._merge(self.detected_regions, self.merge_regions) # 分析皮肤区域，得到判定结果 self._analyse_regions() return self # self.merge_regions 的元素都是包含一些 int 对象（区域号）的列表 # self.merge_regions 的元素中的区域号代表的区域都是待合并的区域 # 这个方法便是将两个待合并的区域号添加到 self.merge_regions 中 def _add_merge(self, _from, _to): # 两个区域号赋值给类属性 self.last_from = _from self.last_to = _to # 记录 self.merge_regions 的某个索引值，初始化为 -1 from_index = -1 # 记录 self.merge_regions 的某个索引值，初始化为 -1 to_index = -1 # 遍历每个 self.merge_regions 的元素 for index, region in enumerate(self.merge_regions): # 遍历元素中的每个区域号 for r_index in region: if r_index == _from: from_index = index if r_index == _to: to_index = index # 若两个区域号都存在于 self.merge_regions 中 if from_index != -1 and to_index != -1: # 如果这两个区域号分别存在于两个列表中 # 那么合并这两个列表 if from_index != to_index: self.merge_regions[from_index].extend(self.merge_regions[to_index]) del(