移动互联网时代
每天在社交平台、长短视频、直播平台、新闻资讯等内容平台产生了数以亿计的图片和视频，这些数据的内容审核面临严峻的挑战。
如果靠人工进行清查、效率不高且成本昂贵；此外，人工审核在一定程度上对人们的心理、生理会造成有一定的不良影响。并且，网络监管也越来越严格，所以该如何解决这些问题呢？
随着技术的发展，融合文本、图片、视频内容的多模态软色情识别模型也应运而生。
如何检测？思路在此！
（皮肤区域检测法）
视频审核与图片审核是通用的。视频内容实则由音频内容、视频画面内容两个对象组成，视频画面内容的机器审核，业界目前常采用截取画面帧上传识别，最终复用的是图片识别通道对场景、人物、物品进行判断是否违规。
遍历图片每一个像素，进行颜色分区、并记录是否为肤色；皮肤区域小于 3 个，不是色情；如果皮肤区域与整个图像的比值小于 15%，那么不是色情图片；如果最大皮肤区域小于总皮肤面积的 45%，不是色情图片；皮肤区域数量超过 60个，不是色情图片；其它情况为色情图片。这些规则可以尝试更改和调整，直到程序效果满意为止。
所需知识
Python 3 模块的安装
Python 3 基础知识
肤色像素检测与皮肤区域划分算法
Pillow 模块的使用
argparse 模块的使用
关键代码
分析区域
def _analyse_regions(self):
如果皮肤区域小于 3 个，不是色情
if len(self.skin_regions) < 3:
self.message = "Less than 3 skin regions ({_skin_regions_size})".format(
_skin_regions_size=len(self.skin_regions))
self.result = False
return self.result
为皮肤区域排序
self.skin_regions = sorted(self.skin_regions, key=lambda s: len(s),
reverse=True)
计算皮肤总像素数
total_skin = float(sum([len(skin_region) for skin_region in self.skin_regions]))
如果皮肤区域与整个图像的比值小于 15%，那么不是色情图片
if total_skin / self.total_pixels * 100 < 15:
self.message = "Total skin percentage lower than 15 ({:.2f})".format(total_skin / self.total_pixels * 100)
self.result = False
return self.result
如果最大皮肤区域小于总皮肤面积的 45%，不是色情图片
if len(self.skin_regions[0]) / total_skin * 100 < 45:
self.message = "The biggest region contains less than 45 ({:.2f})".format(len(self.skin_regions[0]) / total_skin * 100)
self.result = False
return self.result
皮肤区域数量超过 60个，不是色情图片
if len(self.skin_regions) > 60:
self.message = "More than 60 skin regions ({})".format(len(self.skin_regions))
self.result = False
return self.result
其它情况为色情图片
self.message = "色情图片"
self.result = True
return self.result
初识Python，想学从来不是说说而已。
