用Python拯救鑑黃師

作者：Kaiser

來源：https://jizhi.im/blog/post/asciiart

曾經被無數人嚮往的神祕職業“專業鑑黃師”，要被人工智慧替代了！

人工智慧是怎麼鑑黃的？

對於一張影象，我們可以廣義地定義為3類：“正常”、“性感”、“色情”。因此，可以利用機器學習的方法來對訓練集影象進行訓練，將訓練後的模型用於預測。

鑑黃師們每天面對著海量的資料進行判斷分類，根據膚色裸露程度、姿勢、肢體輪廓判斷是否涉及色情元素。海量資料標註之後便是對機器的訓練。其通常邏輯是：鑑黃師輸入海量資料，將各類資料進行標籤化訓練，告訴機器，ABC是色情，DEF非色情，機器通過監督學習，提取ABCDEF的特徵來判斷G是不是色情。

在提高鑑黃的準確度上，目前還有采用的路徑是深度卷積神經網路CNNs的多GPU並行框架，通過小樣本目標的學習，快速準確地理解影象內容，並從影象中自動識別指定目標。網路直播平臺可以進行內容自定義，對視訊中靜態和動態的物體、人物資訊進行實時分析識別，最終綜合處理視訊中採集到的敏感資訊，對視訊中的場景進行事件分析，鑑定其涉黃與否。

今天帶來的是一篇趣味專案——Python繪製畫素圖。

一、ASCII藝術

ASCII 的全稱是 American Standard Code for Information Interchange，即美國資訊交換標準碼。是由軍用電報編碼發展而來，併成為最通用的現代計算機編碼系統。

在顯示卡還不能摧毀航母戰鬥群的年代，計算機還主要用來計算導彈彈道和衛星軌道，其圖形處理能力是非常弱的，甚至還不如今天高階一點的示波器。但這並不能阻止人類對美的追求，正如四萬年前的莽荒也沒有耽誤拉斯科洞窟壁畫的誕生。

拉斯科洞窟壁畫

在我剛上網那陣（暴露年齡？），有個流傳很廣的帖子，是教你觀看命令列裡的《星球大戰》，而這部星戰正是由ASCII編碼中的字元構成的，這被稱作ASCII art。

這不大番薯和老夫子嗎？

在鬥圖代替打字、點播變成直播甚至VR/AR的今天，圖形的處理已經不再是瓶頸，反而成為了新的增長點。道高一尺魔高一丈，技術的進步也帶來了有害資訊，比如廣大家長朋友們特別關注的色情資訊。剛開始色情的鑑定是由人工完成的，李迪同志就是在《暴走大事件》中扮演鑑黃師唐馬儒而一炮走紅。

但是，基於人工智慧的影象識別也在飛速進步，自動鑑黃已經投入實用，鑑黃師的職業前景就面臨著嚴重的威脅！你想想，你在家裡吃著火鍋鑑著黃，突然間，工作都要丟了，這誰受得了。救救鑑黃師！

二、字元畫

把一張照片轉換為字元畫，大致需要三步：

• 將圖片尺寸壓縮到字元畫所能接受的量級；

• 彩色圖轉換為灰度圖，灰度是一個0-255的數值；

• 建立灰度值與字符集之間的對映關係。

早年間以上步驟還需要專門做一個小軟體來完成，而現在只需要簡單的程式碼就可以直接在瀏覽器中實現。

熟悉這個視窗邊框的同學應該也不年輕了

因為字元畫的本質是“字元”，可以用文字編輯器開啟，對於計算機來說，他們和其他的字元沒有任何區別，“畫”的性質只是由人類的想象力後天賦予的。所以，如果你用字元畫的形式傳播春宮圖，還是需要唐馬儒。

小馬聽了美滋滋

三、Python擴充套件庫

針對字元畫生成的基礎功能，Python已經內建了很多優秀的擴充套件庫，可以在此基礎上直接呼叫，而無需重複製造輪子。

• 相簿PIL（Python Imaging Library）基本的影象處理功能。

• 網庫urllib 獲取網路資源，如下載網上的圖片。

沒有必要把0-255的灰度值一一對應為不同的字元，一般十幾個也就足夠了。這裡做如下定義：

這裡將最低的灰度段對映為' '（空格），也就是原圖中空白或接近空白的部分，在字元畫中也會會變成空白；而原圖的黑點則變成@。

四、圖片預處理

4K屏已經逐漸普及，現在差不多的電腦顯示器也能支援2K解析度，如果把每個畫素點都變成一個字元，那出來的圖片實在是太大了。

所以首先要對源圖片進行壓縮，再轉換為灰度模式，即丟擲色彩資訊。

五、圖片到字元

然後是建立圖片（壓縮後）畫素點到字符集的對映關係。

最後綜合前面幾個函式，以文字形式輸出字元畫。

六、圖源採集

接下來我們可以為所欲為將任意圖片轉換為字元畫看看效果，為了充分發揚網際網路精神，目前僅支援具有網路地址的圖片（其實是圖片上傳系統還沒做好）。

下面來看一個例項，將一張QQ企鵝的圖示轉換為字元畫。

七、開放空間

上節的例子仍然保留了預設的字符集和預設影象寬度60，接下來的部分留給讀者自由發揮，可以通過修改如下引數獲得自己的字元畫：

• new_width：字元畫的尺寸（寬的字元數）

• ASCII_CHARS：字符集

• image_url：網路圖片地址，就是你想要轉換的圖片

操作示例：

當你在網上看到一張圖片，右鍵-複製圖片地址。

將圖片地址賦值予變數image_url，點選執行即可。

替換相應變數

摘掉眼鏡看效果更佳。

Sublime編輯器裡的成像效果

【今日思考題】

請簡要介紹下SVM

（點選下方空白處獲取答案）

SVM，全稱是support vector machine，中文名叫支援向量機。SVM是一個面向資料的分類演算法，它的目標是為確定一個分類超平面，從而將不同的資料分隔開。
擴充套件：這裡有篇文章詳盡介紹了SVM的原理、推導，《支援向量機通俗導論（理解SVM的三層境界）》（連結：http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837）。此外，這裡有個視訊也是關於SVM的推導：《純白板手推SVM》（連結：http://www.julyedu.com/video/play/18/429）。
後臺回覆“SVM”，獲取以上地址

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