使用go-nude实现图片裸体检测功能

go-nude是一个基于Golang的图片裸体检测库，它通过分析图片的皮肤区域比例来判断是否可能包含裸体内容。下面我将详细介绍如何使用这个库。

安装go-nude

首先需要安装go-nude库：

go get github.com/koyachi/go-nude

基本使用方法

1. 简单检测

package main

import (
	"fmt"
	"github.com/koyachi/go-nude"
)

func main() {
	// 检测图片是否包含裸体内容
	isNude, err := nude.IsNude("test.jpg")
	if err != nil {
		fmt.Printf("检测出错: %v\n", err)
		return
	}
	
	if isNude {
		fmt.Println("图片可能包含裸体内容")
	} else {
		fmt.Println("图片看起来是安全的")
	}
}

2. 带阈值的高级检测

package main

import (
	"fmt"
	"github.com/koyachi/go-nude"
)

func main() {
	// 加载图片
	img, err := nude.NewImage("test.jpg")
	if err != nil {
		fmt.Printf("加载图片出错: %v\n", err)
		return
	}
	
	// 设置自定义阈值(默认是0.45)
	threshold := 0.4
	
	// 计算皮肤区域比例
	ratio := img.GetRatio()
	fmt.Printf("皮肤区域比例: %.2f\n", ratio)
	
	// 根据阈值判断
	if ratio > threshold {
		fmt.Println("图片可能包含裸体内容")
	} else {
		fmt.Println("图片看起来是安全的")
	}
}

高级功能

1. 获取皮肤区域掩码

package main

import (
	"fmt"
	"image/png"
	"os"
	"github.com/koyachi/go-nude"
)

func main() {
	img, err := nude.NewImage("test.jpg")
	if err != nil {
		fmt.Printf("加载图片出错: %v\n", err)
		return
	}
	
	// 获取皮肤区域掩码
	mask := img.GetMask()
	
	// 保存掩码图片
	outFile, err := os.Create("mask.png")
	if err != nil {
		fmt.Printf("创建文件出错: %v\n", err)
		return
	}
	defer outFile.Close()
	
	err = png.Encode(outFile, mask)
	if err != nil {
		fmt.Printf("保存掩码图片出错: %v\n", err)
		return
	}
	
	fmt.Println("皮肤区域掩码已保存为mask.png")
}

2. 自定义检测参数

package main

import (
	"fmt"
	"github.com/koyachi/go-nude"
)

func main() {
	img, err := nude.NewImage("test.jpg")
	if err != nil {
		fmt.Printf("加载图片出错: %v\n", err)
		return
	}
	
	// 自定义参数
	options := nude.Options{
		Threshold:           0.4,   // 皮肤区域比例阈值
		BinThresh:           30,    // 二值化阈值
		SkinBrightnessMin:   30,    // 皮肤亮度最小值
		SkinBrightnessMax:   250,   // 皮肤亮度最大值
		SkinHueMin:          0.01,  // 皮肤色调最小值
		SkinHueMax:          0.1,   // 皮肤色调最大值
		SkinSaturationMin:   0.15,  // 皮肤饱和度最小值
		SkinSaturationMax:   0.9,   // 皮肤饱和度最大值
	}
	
	// 使用自定义参数检测
	isNude := img.IsNudeWithOptions(options)
	
	if isNude {
		fmt.Println("图片可能包含裸体内容")
	} else {
		fmt.Println("图片看起来是安全的")
	}
}

性能优化建议

1. 图片预处理：检测前可以先将图片缩放到合理大小(如800px宽度)，减少计算量
2. 批量处理：使用goroutine并发处理多张图片
3. 缓存结果：对静态图片可以缓存检测结果

package main

import (
	"fmt"
	"sync"
	"github.com/koyachi/go-nude"
)

func checkImage(path string, wg *sync.WaitGroup) {
	defer wg.Done()
	
	isNude, err := nude.IsNude(path)
	if err != nil {
		fmt.Printf("%s: 检测出错 - %v\n", path, err)
		return
	}
	
	fmt.Printf("%s: %v\n", path, isNude)
}

func main() {
	images := []string{"img1.jpg", "img2.jpg", "img3.jpg"}
	
	var wg sync.WaitGroup
	wg.Add(len(images))
	
	for _, img := range images {
		go checkImage(img, &wg)
	}
	
	wg.Wait()
	fmt.Println("所有图片检测完成")
}

注意事项

1. go-nude是一个基于算法的检测工具，不能保证100%准确
2. 对于艺术类图片或特定肤色的图片可能会有误判
3. 在实际应用中，建议结合其他检测手段(如人脸识别)来提高准确性
4. 处理用户上传的图片时，应该考虑隐私和法律问题

go-nude是一个轻量级的解决方案，适合需要快速实现基本裸体检测功能的场景。对于更高精度的需求，可能需要考虑使用基于深度学习的专业解决方案。