Flutter隐私保护插件nudeny的使用

本文将详细介绍如何在Flutter应用中使用隐私保护插件nudeny。该插件可以帮助开发者对图像进行分类、检测和审查，以确保应用中的内容符合隐私保护标准。

分类

classify

要对paths列表中的图像进行分类，可以使用nudeny.classify(List<String>)方法。

参数

名称	数据类型	描述
`paths`	`List<String>`	图像路径列表

返回值

Map<dynamic>

import 'package:nudeny/nudeny.dart';

void main() async {
  var nudeny = Nudeny();
  var classifyResult = await nudeny.classify([
    './Nudeny/testing/blackbuck.bmp',
    './Nudeny/testing/4f6e821141824b9ef81f82e7cf341288.jpg'
  ]);

  print(classifyResult);
}

classifyUrl

要对urls列表中的图像进行分类，可以使用nudeny.classifyUrl(List<String>)方法。

参数

名称	数据类型	描述
`urls`	`List<String>`	图像URL列表

返回值

Map<dynamic>

import 'package:nudeny/nudeny.dart';

void main() async {
  var nudeny = Nudeny();
  var classifyUrlResult = await nudeny.classifyUrl([
    "https://filesamples.com/samples/image/jfif/sample1.jfif",
    "https://w7.pngwing.com/pngs/895/199/png-transparent-spider-man-heroes-download-with-transparent-background-free-thumbnail.png",
    "http://digitalcommunications.wp.st-andrews.ac.uk/files/2019/04/JPEG_compression_Example.jpg"
  ]);

  print(classifyUrlResult);
}

检测

detect

要对paths列表中的图像进行检测，可以使用nudeny.detect(List<String>)方法。

参数

名称	数据类型	描述
`paths`	`List<String>`	图像路径列表

返回值

Map<dynamic>

import 'package:nudeny/nudeny.dart';

void main() async {
  var nudeny = Nudeny();
  var detectResult = await nudeny.detect([
    './Nudeny/testing/blackbuck.bmp',
    './Nudeny/testing/4f6e821141824b9ef81f82e7cf341288.jpg'
  ]);

  print(detectResult);
}

detectUrl

要对urls列表中的图像进行检测，可以使用nudeny.detectUrl(List<String>)方法。

参数

名称	数据类型	描述
`urls`	`List<String>`	图像URL列表

返回值

Map<dynamic>

import 'package:nudeny/nudeny.dart';

void main() async {
  var nudeny = Nudeny();
  var detectUrlResult = await nudeny.detectUrl([
    "https://filesamples.com/samples/image/jfif/sample1.jfif",
    "https://w7.pngwing.com/pngs/895/199/png-transparent-spider-man-heroes-download-with-transparent-background-free-thumbnail.png",
    "http://digitalcommunications.wp.st-andrews.ac.uk/files/2019/04/JPEG_compression_Example.jpg"
  ]);

  print(detectUrlResult);
}

审查

censor

要对paths列表中的图像进行审查，可以使用nudeny.censor(List<String>)方法。

参数

名称	数据类型	描述
`paths`	`List<String>`	图像路径列表

返回值

Map<dynamic>

import 'package:nudeny/nudeny.dart';

void main() async {
  var nudeny = Nudeny();
  var censorResult = await nudeny.censor([
    './Nudeny/testing/blackbuck.bmp',
    './Nudeny/testing/4f6e821141824b9ef81f82e7cf341288.jpg'
  ]);

  print(censorResult);
}

censorUrl

要对urls列表中的图像进行审查，可以使用nudeny.censorUrl(List<String>)方法。

参数

名称	数据类型	描述
`urls`	`List<String>`	图像URL列表

返回值

Map<dynamic>

import 'package:nudeny/nudeny.dart';

void main() async {
  var nudeny = Nudeny();
  var censorUrlResult = await nudeny.censorUrl([
    "https://filesamples.com/samples/image/jfif/sample1.jfif",
    "https://w7.pngwing.com/pngs/895/199/png-transparent-spider-man-heroes-download-with-transparent-background-free-thumbnail.png",
    "http://digitalcommunications.wp.st-andrews.ac.uk/files/2019/04/JPEG_compression_Example.jpg"
  ]);

  print(censorUrlResult);
}

示例代码

以下是一个完整的示例代码，展示了如何在Flutter应用中使用nudeny插件。

import 'package:nudeny/nudeny.dart';

void main() async {
  var nudeny = Nudeny();

  // 分类
  var classifyResult = await nudeny.classify([
    './Nudeny/testing/blackbuck.bmp',
    './Nudeny/testing/4f6e821141824b9ef81f82e7cf341288.jpg'
  ]);
  print('classifyResult: $classifyResult');

  // 通过URL分类
  var classifyUrlResult = await nudeny.classifyUrl([
    "https://filesamples.com/samples/image/jfif/sample1.jfif",
    "https://w7.pngwing.com/pngs/895/199/png-transparent-spider-man-heroes-download-with-transparent-background-free-thumbnail.png",
    "http://digitalcommunications.wp.st-andrews.ac.uk/files/2019/04/JPEG_compression_Example.jpg"
  ]);
  print('classifyUrlResult: $classifyUrlResult');

  // 检测
  var detectResult = await nudeny.detect([
    './Nudeny/testing/blackbuck.bmp',
    './Nudeny/testing/4f6e821141824b9ef81f82e7cf341288.jpg'
  ]);
  print('detectResult: $detectResult');

  // 通过URL检测
  var detectUrlResult = await nudeny.detectUrl([
    "https://filesamples.com/samples/image/jfif/sample1.jfif",
    "https://w7.pngwing.com/pngs/895/199/png-transparent-spider-man-heroes-download-with-transparent-background-free-thumbnail.png",
    "http://digitalcommunications.wp.st-andrews.ac.uk/files/2019/04/JPEG_compression_Example.jpg"
  ]);
  print('detectUrlResult: $detectUrlResult');

  // 审查
  var censorResult = await nudeny.censor([
    './Nudeny/testing/blackbuck.bmp',
    './Nudeny/testing/4f6e821141824b9ef81f82e7cf341288.jpg'
  ]);
  print('censorResult: $censorResult');

  // 通过URL审查
  var censorUrlResult = await nudeny.censorUrl([
    "https://filesamples.com/samples/image/jfif/sample1.jfif",
    "https://w7.pngwing.com/pngs/895/199/png-transparent-spider-man-heroes-download-with-transparent-background-free-thumbnail.png",
    "http://digitalcommunications.wp.st-andrews.ac.uk/files/2019/04/JPEG_compression_Example.jpg"
  ]);
  print('censorUrlResult: $censorUrlResult');
}

更多关于Flutter隐私保护插件nudeny的使用的实战教程也可以访问 https://www.itying.com/category-92-b0.html

zlyuanteng 1楼

更多关于Flutter隐私保护插件nudeny的使用的实战系列教程也可以访问 https://www.itying.com/category-92-b0.html

在Flutter中，nudeny 并不是一个广泛认可或流行的隐私保护插件。然而，假设你正在寻找一个用于图像内容过滤（如检测并阻止裸露内容）的插件，虽然 nudeny 不是标准库的一部分，但你可以通过一些图像处理和机器学习库来实现类似的功能。

以下是一个使用 TensorFlow Lite 和 Flutter 来实现图像内容过滤的基本示例。这涉及到在移动设备上运行一个预训练的模型来检测图像中的不适宜内容。

步骤 1: 设置 Flutter 项目

首先，创建一个新的 Flutter 项目（如果你还没有的话）：

flutter create nudity_detection
cd nudity_detection

步骤 2: 添加 TensorFlow Lite 依赖

在 pubspec.yaml 文件中添加 TensorFlow Lite 依赖：

dependencies:
  flutter:
    sdk: flutter
  tflite_flutter: ^0.9.0  # 确保使用最新版本

然后运行 flutter pub get 来获取依赖。

步骤 3: 准备 TensorFlow Lite 模型

你需要一个预训练的 TensorFlow Lite 模型来进行图像内容检测。你可以从 TensorFlow Hub 或其他资源中下载这样的模型，并将其转换为 .tflite 格式。

将 .tflite 模型文件和任何相关的标签文件（如 .txt 文件）放在 assets 文件夹中，并在 pubspec.yaml 中声明它们：

flutter:
  assets:
    - assets/model.tflite
    - assets/labels.txt

步骤 4: 加载并运行模型

在 lib/main.dart 文件中，编写代码来加载模型、处理图像并运行推理。

import 'package:flutter/material.dart';
import 'package:tflite_flutter/tflite_flutter.dart';
import 'dart:typed_data';
import 'dart:ui' as ui;

void main() {
  runApp(MyApp());
}

class MyApp extends StatelessWidget {
  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return MaterialApp(
      home: Scaffold(
        appBar: AppBar(
          title: Text('Nudity Detection'),
        ),
        body: Center(
          child: NudityDetection(),
        ),
      ),
    );
  }
}

class NudityDetection extends StatefulWidget {
  @override
  _NudityDetectionState createState() => _NudityDetectionState();
}

class _NudityDetectionState extends State<NudityDetection> {
  late Interpreter _interpreter;
  late List<String> _labels;

  @override
  void initState() {
    super.initState();
    loadModelAndLabels();
  }

  void loadModelAndLabels() async {
    _interpreter = await Interpreter.fromAsset('assets/model.tflite');
    _labels = await DefaultAssetBundle.of(context)
        .loadStringList('assets/labels.txt');
  }

  void detectNudity(Uint8List image) async {
    var inputBuffer = TensorBuffer.createFixedSize(
      [1, image.length ~/ 3, 3],
      Dtype.uint8
    );
    inputBuffer.loadFromUint8List(image);

    var outputBuffer = TensorBuffer.createFixedSize(
      [1, _labels.length],
      Dtype.float32
    );

    await _interpreter.run(inputBuffer.buffer, outputBuffer.buffer);

    List<Float32List> results = outputBuffer.getFloat32ListList();
    Float32List probabilities = results[0];

    int bestLabelIndex = probabilities.indexOf(probabilities.reduce((a, b) => max(a, b)));
    String bestLabel = _labels[bestLabelIndex];

    print("Detected: $bestLabel with probability ${probabilities[bestLabelIndex]}");

    // 根据检测到的标签进行相应处理，例如显示警告或阻止显示图像
    // ...
  }

  Future<Uint8List> convertImageToByteList(ui.Image image) async {
    ByteData byteData = await image.toByteData(format: ui.ImageByteFormat.rawRgba, quality: 100);
    Uint8List uint8list = byteData.buffer.asUint8List();

    // 转换为模型所需的格式（例如，RGB而不是RGBA）
    List<int> rgbList = [];
    for (int i = 0; i < uint8list.lengthInBytes; i += 4) {
      rgbList.add(uint8list[i]);
      rgbList.add(uint8list[i + 1]);
      rgbList.add(uint8list[i + 2]);
    }

    return Uint8List.fromList(rgbList);
  }

  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return Column(
      mainAxisAlignment: MainAxisAlignment.center,
      children: [
        ElevatedButton(
          onPressed: () async {
            // 这里你应该选择或捕获一张图像
            // 例如，使用 ImagePicker 插件
            // ...

            // 假设你已经有了 image 变量（ui.Image 类型）
            ui.Image image = ...; // 替换为实际图像获取代码

            Uint8List imageBytes = await convertImageToByteList(image);
            detectNudity(imageBytes);
          },
          child: Text('Detect Nudity'),
        ),
      ],
    );
  }
}

注意

模型选择：确保你使用的模型是针对你的具体需求（如检测裸露内容）进行训练的。
性能：在移动设备上运行复杂的模型可能会消耗大量资源和时间，因此请考虑模型的优化。
隐私：处理图像数据时，请确保遵守所有相关的隐私法律和规定。

以上示例提供了一个基本的框架，你可以根据需要进行扩展和修改。如果你确实有一个名为 nudeny 的特定插件，并且它提供了更简单的接口，请参考该插件的官方文档和示例代码。