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曾经被无数人向往的神秘职业“专业鉴黄师”，已经要被人工智能替代了！
人工智能是怎么鉴黄的？
对于一张图像，我们可以广义地定义为3类：“正常”、“性感”、“色情”。因此，可以利用机器学习的方法来对训练集图像进行训练，将训练后的模型用于预测。
鉴黄师们每天面对着海量的数据进行判断分类，根据肤色裸露程度、姿势、肢体轮廓判断是否涉及色情元素。海量数据标注之后便是对机器的训练。其通常逻辑是：鉴黄师输入海量数据，将各类数据进行标签化训练，告诉机器，ABC是色情，DEF非色情，机器通过监督学习，提取ABCDEF的特征来判断G是不是色情。
据科技公司介绍，人工智能鉴黄有效节省了超过90%的人工复审工作，节省了大量成本。
在提高鉴黄的准确度上，目前还有采用的路径是深度卷积神经网络CNNs的多GPU并行框架，通过小样本目标的学习，快速准确地理解图像内容，并从图像中自动识别指定目标。网络直播平台可以进行内容自定义，对视频中静态和动态的物体、人物信息进行实时分析识别，最终综合处理视频中采集到的敏感信息，对视频中的场景进行事件分析，鉴定其涉黄与否。
当然这些技术使用方法都离不开Python，这是最重要的。
ASCII 的全称是 American Standard Code for Information Interchange，即美国信息交换标准码。是由军用电报编码发展而来，并成为最通用的现代计算机编码系统。
在显卡还不能摧毁航母战斗群的年代，计算机还主要用来计算导弹弹道和卫星轨道，其图形处理能力是非常弱的，甚至还不如今天高级一点的示波器。但这并不能阻止人类对美的追求，正如四万年前的莽荒也没有耽误拉斯科洞窟壁画的诞生。
在我刚上网那阵（暴露年龄？），有个流传很广的帖子，是教你观看命令行里的《星球大战》，而这部星战正是由ASCII编码中的字符构成的，这被称作ASCII art。
在斗图代替打字、点播变成直播甚至VR/AR的今天，图形的处理已经不再是瓶颈，反而成为了新的增长点。道高一尺魔高一丈，技术的进步也带来了有害信息，比如广大家长朋友们特别关注的色情信息。刚开始色情的鉴定是由人工完成的，李迪同志就是在《暴走大事件》中扮演鉴黄师唐马儒而一炮走红。
但是，基于人工智能的图像识别也在飞速进步，自动鉴黄已经投入实用，鉴黄师的职业前景就面临着严重的威胁！你想想，你在家里吃着火锅鉴着黄，突然间，工作都要丢了，这谁受得了。救救鉴黄师！
二、字符画
把一张照片转换为字符画，大致需要三步：
将图片尺寸压缩到字符画所能接受的量级；
彩色图转换为灰度图，灰度是一个0-255的数值；
建立灰度值与字符集之间的映射关系。
早年间以上步骤还需要专门做一个小软件来完成，而现在只需要简单的代码就可以直接在浏览器中实现。
因为字符画的本质是“字符”，可以用文本编辑器打开，对于计算机来说，他们和其他的字符没有任何区别，“画”的性质只是由人类的想象力后天赋予的。所以，如果你用字符画的形式传播春宫图，还是需要唐马儒。
针对字符画生成的基础功能，Python已经内置了很多优秀的扩展库，可以在此基础上直接调用，而无需重复制造轮子。
没有必要把0-255的灰度值一一对应为不同的字符，一般十几个也就足够了。这里做如下定义：
这里将最低的灰度段映射为' '（空格），也就是原图中空白或接近空白的部分，在字符画中也会会变成空白；而原图的黑点则变成@。
4K屏已经逐渐普及，现在差不多的电脑显示器也能支持2K分辨率，如果把每个像素点都变成一个字符，那出来的图片实在是太大了。
所以首先要对源图片进行压缩，再转换为灰度模式，即抛出色彩信息。
然后是建立图片（压缩后）像素点到字符集的映射关系。
接下来我们可以为所欲为将任意图片转换为字符画看看效果，为了充分发扬互联网精神，目前仅支持具有网络地址的图片（其实是图片上传系统还没做好）。
下面来看一个实例，将一张QQ企鹅的图标转换为字符画。
上节的例子仍然保留了默认的字符集和默认图像宽度60，接下来的部分留给读者自由发挥，可以通过修改如下参数获得自己的字符画：
操作示例：
当你在网上看到一张图片，右键-复制图片地址。
将图片地址赋值予变量image_url，点击运行即可。
