萝莉射是什么？这个词竟然有这么多人在搜！

今天跟大家唠唠我搞的这个“萝莉射”，别想歪，我说的是用 Python 搞图像识别，识别图片里有没有那种.....比较幼齿的玩意儿。

事情是这么开始的，最近不是严打嘛各种群里风声鹤唳，草木皆兵。为自保，也为净化网络环境（呸，说得我自己都信），我就寻思着搞个自动识别的玩意儿，万一哪天手滑发错，还能有个东西兜底。

得搞定环境。我直接上的 Anaconda，省事儿。装 Python 3.9，然后 pip 一把梭：`pip install tensorflow opencv-python scikit-image`。这几个是必须的，tensorflow 用来做深度学习，opencv 处理图像，scikit-image 搞一些图像预处理。

环境搭就开始找模型。这年头，白嫖才是王道。Google 一圈，发现已经有大佬训练好的模型，可以直接拿来用。我找个据说是识别动漫人物的模型，下下来，大概几百兆。

接下来就是写代码。先用 opencv 把图片读进来：

python

import cv2

img = *('要识别的图片.jpg')

然后把图片缩放到模型需要的大小。一般来说，这种模型都要求输入是固定大小的图片，比如 224x224 或者 299x299。

python

img = *(img, (224, 224))

接着把图片转换成模型需要的格式。有些模型要求输入是 RGB，有些是 BGR，还有些需要归一化到 0 到 1 之间。反正就是各种坑，自己慢慢试。

python

img = img / 255.0 # 归一化

然后把图片喂给模型，得到模型的预测结果。这部分代码 depending on 你的模型而定，没法给出统一的写法。大概就是这样：

python

import tensorflow as tf

model = *.load_model('模型文件.h5')

prediction = *(img[*, ...])

拿到预测结果之后，就是判断图片里有没有“萝莉”。一般来说，模型会输出一个概率值，表示图片里有“萝莉”的可能性。自己设定一个阈值，比如 0.8，如果概率值大于 0.8，就认为图片里有“萝莉”。

python

if prediction[0][0] > 0.8:

print('警告！检测到萝莉！')

else:

print('安全。')

把这些代码整合起来，就是一个简单的“萝莉射”程序。这个程序还很粗糙，识别率也不高，经常会误判。但是至少能过滤掉一部分明显的图片，减少手滑的风险。

这回实践让我深刻体会到，搞这种东西，模型很重要，数据也很重要。如果能搞到大量的高质量的训练数据，然后自己训练一个模型，效果肯定会好很多。但是，我只是个业余玩家，没那个精力。能白嫖就白嫖。

就这样，我的“萝莉射”实践就分享到这里。记住，技术是无罪的，关键在于你怎么用它。千万不要用它来做坏事！