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import os
from pathlib import Path
from typing import List, Dict
from PIL import Image
from ultralytics import YOLO # detection d'images
from transformers import pipeline
# ============================================================================
# 1. DÉTECTEUR NSFW PRÉ-ENTRAÎNÉ
# ============================================================================
class NSFWDetector:
"""
Détecteur de contenu NSFW utilisant un modèle pré-entraîné
"""
def __init__(self, model_name: str = "Falconsai/nsfw_image_detection"):
"""
Initialise le détecteur NSFW
Args:
model_name: Nom du modèle Hugging Face à utiliser
"""
print("🔧 Chargement du modèle NSFW...")
try:
self.classifier = pipeline("image-classification", model=model_name)
print(f"✓ Modèle NSFW chargé: {model_name}")
except Exception as e:
print(f"⚠️ Erreur lors du chargement du modèle NSFW: {e}")
print(" Essayez: pip install transformers pillow torch")
self.classifier = None
def predict(self, image_path: str, threshold: float = 0.7) -> Dict:
"""
Détecte si une image contient du contenu NSFW
Args:
image_path: Chemin vers l'image
threshold: Seuil de confiance (0-1)
Returns:
{
'is_nsfw': bool,
'confidence': float,
'label': str,
'all_scores': dict
}
"""
if self.classifier is None:
return {
'is_nsfw': False,
'confidence': 0.0,
'label': 'unknown',
'all_scores': {},
'error': 'Classifier not loaded'
}
try:
# Charger l'image
image = Image.open(image_path).convert('RGB')
# Prédire
results = self.classifier(image)
# Analyser les résultats
all_scores = {item['label']: item['score'] for item in results}
# Détecter NSFW (les labels varient selon le modèle)
nsfw_labels = ['nsfw', 'porn', 'hentai', 'sexy', 'explicit']
nsfw_score = 0.0
detected_label = 'safe'
for item in results:
label_lower = item['label'].lower()
if any(nsfw_label in label_lower for nsfw_label in nsfw_labels):
if item['score'] > nsfw_score:
nsfw_score = item['score']
detected_label = item['label']
is_nsfw = nsfw_score >= threshold
return {
'is_nsfw': is_nsfw,
'confidence': nsfw_score,
'label': detected_label,
'all_scores': all_scores
}
except Exception as e:
return {
'is_nsfw': False,
'confidence': 0.0,
'label': 'error',
'all_scores': {},
'error': str(e)
}
# ============================================================================
# 2. DÉTECTEUR D'ARMES AVEC YOLO
# ============================================================================
class WeaponDetectorYOLO:
"""
Détecteur d'armes utilisant YOLOv8
"""
def __init__(self, model_path: str = "yolov8n.pt", confidence_threshold: float = 0.5):
"""
Initialise le détecteur d'armes YOLOv8
Args:
model_path: Chemin vers le modèle YOLO ou nom du modèle
confidence_threshold: Seuil de confiance pour les détections
"""
print("🔧 Chargement du modèle YOLO...")
try:
self.model = YOLO(model_path)
self.confidence_threshold = confidence_threshold
print(f"✓ Modèle YOLO chargé: {model_path}")
except ImportError:
print("⚠️ ultralytics n'est pas installé!")
print(" Installez avec: pip install ultralytics")
self.model = None
except Exception as e:
print(f"⚠️ Erreur lors du chargement de YOLO: {e}")
self.model = None
# Classes d'armes à détecter
self.weapon_keywords = [
'knife', 'gun', 'rifle', 'pistol', 'weapon',
'scissors', 'firearm', 'handgun', 'revolver'
]
def predict(self, image_path: str) -> Dict:
"""
Détecte les armes dans une image
Returns:
{
'weapons_detected': bool,
'weapon_count': int,
'weapons': List[dict],
'confidence': float
}
"""
if self.model is None:
return {
'weapons_detected': False,
'weapon_count': 0,
'weapons': [],
'confidence': 0.0,
'error': 'YOLO model not loaded'
}
try:
# Effectuer la détection
results = self.model(image_path, conf=self.confidence_threshold)
detected_weapons = []
max_confidence = 0.0
# Analyser les résultats
for result in results:
boxes = result.boxes
for box in boxes:
class_id = int(box.cls[0])
class_name = result.names[class_id].lower()
confidence = float(box.conf[0])
# Vérifier si c'est une arme
if any(weapon_keyword in class_name for weapon_keyword in self.weapon_keywords):
detected_weapons.append({
'type': class_name,
'confidence': confidence,
'bbox': box.xyxy[0].tolist() # [x1, y1, x2, y2]
})
max_confidence = max(max_confidence, confidence)
return {
'weapons_detected': len(detected_weapons) > 0,
'weapon_count': len(detected_weapons),
'weapons': detected_weapons,
'confidence': max_confidence
}
except Exception as e:
return {
'weapons_detected': False,
'weapon_count': 0,
'weapons': [],
'confidence': 0.0,
'error': str(e)
}
# ============================================================================
# 3. MODÉRATEUR D'IMAGES COMPLET
# ============================================================================
class ImageModerator:
"""
Modérateur d'images combinant NSFW et détection d'armes
"""
def __init__(self,
nsfw_threshold: float = 0.7,
weapon_threshold: float = 0.5,
yolo_model: str = "yolov8n.pt"):
"""
Initialise le modérateur d'images
Args:
nsfw_threshold: Seuil pour la détection NSFW (0-1)
weapon_threshold: Seuil pour la détection d'armes (0-1)
yolo_model: Modèle YOLO à utiliser
"""
self.nsfw_detector = NSFWDetector()
self.weapon_detector = WeaponDetectorYOLO(
model_path=yolo_model,
confidence_threshold=weapon_threshold
)
self.nsfw_threshold = nsfw_threshold
self.weapon_threshold = weapon_threshold
def moderate_image(self, image_path: str) -> Dict:
"""
Modère une image (NSFW + armes)
Returns:
{
'approved': bool,
'rejection_reason': str or None,
'nsfw_result': dict,
'weapon_result': dict
}
"""
# Vérifier que l'image existe
if not os.path.exists(image_path):
return {
'approved': False,
'rejection_reason': f"Image introuvable: {image_path}",
'nsfw_result': {},
'weapon_result': {}
}
# 1. Vérification NSFW
nsfw_result = self.nsfw_detector.predict(image_path, self.nsfw_threshold)
if nsfw_result.get('is_nsfw', False):
return {
'approved': False,
'rejection_reason': f"Contenu NSFW détecté ({nsfw_result['label']}, confiance: {nsfw_result['confidence']:.2%})",
'nsfw_result': nsfw_result,
'weapon_result': {}
}
# 2. Détection d'armes
weapon_result = self.weapon_detector.predict(image_path)
if weapon_result.get('weapons_detected', False):
weapons = weapon_result['weapons']
weapon_types = [w['type'] for w in weapons]
return {
'approved': False,
'rejection_reason': f"Arme(s) détectée(s): {', '.join(weapon_types)} (confiance: {weapon_result['confidence']:.2%})",
'nsfw_result': nsfw_result,
'weapon_result': weapon_result
}
# 3. Image approuvée
return {
'approved': True,
'rejection_reason': None,
'nsfw_result': nsfw_result,
'weapon_result': weapon_result
}
def moderate_images(self, image_paths: List[str]) -> Dict:
"""
Modère plusieurs images d'une annonce
Returns:
{
'all_approved': bool,
'rejection_reasons': List[str],
'results': List[dict]
}
"""
results = []
rejection_reasons = []
for image_path in image_paths:
result = self.moderate_image(image_path)
results.append(result)
if not result['approved']:
rejection_reasons.append(f"{Path(image_path).name}: {result['rejection_reason']}")
return {
'all_approved': len(rejection_reasons) == 0,
'rejection_reasons': rejection_reasons,
'results': results
}
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