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

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

即将优化Demo使用MVVM模式，可用作开发脚手架使用

Kotlin+okhttp3+rxjava2+retrofit2+koin+glide+greendao+databinding+Livedata

1.3.5版本优化说明：

模型大小改动较大，原量化模型虽小(6M)，但对GPU加速支持不友好，新模型大约23M，完美支持GPU加速并优化识别精度，加速效果明显。建议全部升级该版本。新版本的GPU加速默认开启状态，SDK默认会检测设备是否支持，不支持时会自动取消加速(老版本会奔溃)

1.3.4版本特殊说明：

由于模型支持GPU加速后模型文件变大，部分用户反馈Apk体积增大，考虑到这方面，在1.3.4版本中增加初始化方式，可通过传入模型文件的路径进行初始化，该模型在/OpenNSFW/src/main/assets/nsfw.tflite处，可自行下载并存放适当位置，比如放在后台，app端自行下载后初始化NSFW后使用。初始化方式：

        Classifier.Build()
//            .context(this) //1.3.4版本可不用调用该代码。其他版本必须调用，否则会有异常抛出
//            .isOpenGPU(true)//默认不开启GPU加速，默认为true
//            .numThreads(100) //分配的线程数 根据手机配置设置，默认1
            .nsfwModuleFilePath("/data/user/0/com.zwy.demo/files/nsfw.tflite") //1.3.4版本必须配置模型存放路径，否则会有异常抛出
            .build()

开始使用

添加远程仓库支持

	allprojects {
		repositories {
			maven { url 'https://jitpack.io' }
		}
	}

配置依赖(如果需要自行配置模型路径可适用1.3.4版本，否则请使用最新版本，版本号看右边的icon中的数字) （编译过程报错时请自行使用梯子）

	dependencies {
	         //versionCode：上面小icon中最新版本号
	        implementation 'com.github.devzwy:open_nsfw_android:[versionCode]'
	}

以下配置1.3.4版本可跳过除1.3.4版本外，其他任何版本均需要添加如下代码，否则会有java.io.FileNotFoundException: This file can not be opened as a file descriptor; it is probably compressed异常抛出，因为assets下模型文件较大

  android {
        aaptOptions {
            noCompress "tflite"
        }
  }

建议在Application中全局初始化

        Classifier.Build()
            .context(this) //1.3.4版本可不用调用该代码。其他版本必须调用，否则会有异常抛出
//            .isOpenGPU(true)//默认为true开启GPU加速
//            .numThreads(100) //分配的线程数 根据手机配置设置，默认1
//            .nsfwModuleFilePath("/data/user/0/com.zwy.demo/files/nsfw.tflite") //1.3.4版本必须配置模型存放路径，否则会有异常抛出
            .build()

使用：

         //方式一：
        val nsfwBean = Classifier.Build().context(this).build().run(bitmap)
        //方式二
        val nsfwBean = bitmap.getNsfwScore()
        //方式三
        val nsfwBean = file.getNsfwScore()

        nsfwBean.sfw   ... 非涉黄数值 数值越大约安全
        nsfwBean.nsfw   ... 涉黄数值  数值越大约危险

yutouxiansheng / open_nsfw_android