app.py

from fastapi import FastAPI, Query
from nsfw_detector import predict
from PIL import Image
import requests
from io import BytesIO

app = FastAPI()

# Carregar o modelo pré-treinado
model = predict.load_model("nsfw_mobilenet2.224x224.h5")  # Baixe o modelo ao configurar

@app.get("/check-nsfw/")
def check_nsfw(image_url: str = Query(..., description="URL da imagem para análise")):
    """
    Analisa uma imagem a partir de um URL e detecta conteúdo NSFW.
    """
    try:
        # Baixar a imagem a partir da URL
        response = requests.get(image_url)
        response.raise_for_status()  # Lança erro se a URL for inválida
        image = Image.open(BytesIO(response.content))
        
        # Fazer a predição
        predictions = predict.classify(model, {"image": image})
        
        # Resultados
        nsfw_score = predictions["image"]["porn"] + predictions["image"]["sexy"]
        sfw_score = predictions["image"]["neutral"]
        classification = "NSFW" if nsfw_score > sfw_score else "SFW"

        return {
            "image_url": image_url,
            "classification": classification,
            "scores": predictions["image"]
        }
    except Exception as e:
        return {"error": str(e)}