随着互联网的发展，越来越多的应用程序需要对图片内容进行审核。由于人工审核资源有限，其效率和效果都受到了一定的限制。因此，使用人工智能技术进行图片内容审核已经成为了一种不错的解决方案。

本文将介绍如何使用Python编写一个简单的图片内容审核程序，并且使用深度学习模型进行图片内容审核。

1. 图片内容审核的技术基础

图像内容审核是一种自然语言处理（NLP）的应用，它可以分为以下两个步骤：

• 图像分类：分类图像属于哪一类别，如是否暴力、是否违禁等。

• 区域检测：如果图像属于某一类别，则需要确定图片中包含违规内容的具体位置。

对于这两个步骤的解决方案，我们可以使用以下技术：

• 深度学习模型：卷积神经网络（CNN）是目前最常用的深度学习模型之一，用于图像分类和目标检测。

• 物体识别：将图像文件转换为OpenCV格式，并使用特定算法（如卷积神经网络）对其进行物体识别。

在这里，我们将使用TensorFlow作为深度学习框架，并使用keras库，进一步提高代码的可读性和易用性。

2. 搭建图片内容审核深度学习模型

我们可以为图片内容审核使用不同的深度学习模型，例如：

• 基于CNN网络和Faster-RCNN实现的目标检测。

• 基于VGG16和ResNet50提供的特征向量，通过多模型融合实现的图片分类。

• 基于Yolov3的目标检测。

在本例中，我们将使用基于Faster-RCNN的目标检测算法。

3. 建立图片内容审核Python程序

接下来，我们将用Python实现图片内容审核程序，这里我们使用Python的TensorFlow模块和OpenCV模块。我们可以从以下步骤开发Python程序：

第一步是导入python