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本节观点：一个好的提问就已经解决了问题的90%。

对于问题的描述正确与否决定了解决问题的方法和路径，所以我们在AI时代必须要学会正确的描述问题和表达问题，否则即使有AI辅助也是很难精准的解决问题。

我的问题：

如何利用代码从图片集中筛选出出血的图片，定义出血：提取图片中的边缘，我希望通过设置一个值来界定，比如所有边缘线与图像边缘接触的总条数超过10条才算出血图片，另外图像中的边缘线段至少长20像素才计入有效边缘线段，同时要考虑图片路径含有中文的问题。

如下图所示，其中1，2是出血的图，3，4是没有出血的图。通过上方的描述提交给AI，AI就能帮我们实现批量筛选所有出血的图片。

特别说明：

国产AI水平确实远低于国外的，同样的问题，GPT一次就搞定了代码，而豆包，qwen，deepseek等从多国产AI提问了N轮最后连最基本的读图时中文路径问题都无法搞定，可笑至极。加油国产AI。

import cv2
import numpy as np
import os
import shutildef read_image_chinese_path(image_path):# 支持中文路径读取image_data = np.fromfile(image_path, dtype=np.uint8)img = cv2.imdecode(image_data, cv2.IMREAD_COLOR)return imgdef is_bleeding_image(image_path, edge_touch_threshold=10, min_edge_length=20):img = read_image_chinese_path(image_path)if img is None:print(f"无法读取图片: {image_path}")return Falseheight, width = img.shape[:2]# 灰度 + Canny 边缘检测gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)# 查找轮廓contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)edge_touch_count = 0for cnt in contours:# 计算轮廓长度length = cv2.arcLength(cnt, closed=False)if length < min_edge_length:continue  # 过滤掉短轮廓# 检查是否有点在图像边界for point in cnt:x, y = point[0]if x <= 0 or y <= 0 or x >= width-1 or y >= height-1:edge_touch_count += 1break  # 这条轮廓计数一次就够return edge_touch_count >= edge_touch_thresholddef find_and_move_bleeding_images(folder_path, output_folder, edge_touch_threshold=10, min_edge_length=20):if not os.path.exists(output_folder):os.makedirs(output_folder)for root, _, files in os.walk(folder_path):for file in files:if file.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg', '.bmp')):file_path = os.path.join(root, file)if is_bleeding_image(file_path, edge_touch_threshold, min_edge_length):print(f"检测到出血: {file_path}")# 生成输出路径output_path = os.path.join(output_folder, file)# 如果重名文件，改名避免覆盖base, ext = os.path.splitext(output_path)counter = 1while os.path.exists(output_path):output_path = f"{base}_{counter}{ext}"counter += 1# 移动文件shutil.move(file_path, output_path)if __name__ == "__main__":input_folder = r"images"         # 输入图片文件夹路径output_folder = r"output_images"    # 检测到出血后保存到这里find_and_move_bleeding_images(input_folder, output_folder,edge_touch_threshold=10,min_edge_length=20)print("✅ 所有出血图片已移动至 output_images 文件夹")

最后描述问题过程：
第1次：
我有几张图片，其中有一张图片内容是非常完整的，主体在图的中间（这里要考虑图片的背景，有的图片背景是纯白色，有的图片是纯黑色，有的图片的是其它纯色的背景），而其余的图片都是主体出血。如何利用代码检测或筛选出主体没𠕇出血的图片
出来的代码只能做到60%选对。

第2次：
重新整理一下思路：1，分别取出图像外边1像素宽的边缘，2.分别计算每边的像素色值是否一样，如果计算出有明显不同的像素色值部分的像素总计超过5%单边所有像素色值比例的说明是出血图像。
出来的代码只能做到65%选对。

第3次：
如何利用代码从图片集中筛选出出血的图片，定义出血：提取图片中的边缘，我希望通过设置一个值来界定，比如所有边缘线与图像边缘接触的总条数超过10条才算出血图片，另外图像中的边缘线段至少长20像素才计入有效边缘线段，同时要考虑图片路径含有中文的问题。
出来的代码只能做到95%选对。

最终代码

import cv2
import numpy as np
import os
import shutildef read_image_chinese_path(image_path):"""支持中文路径读取"""image_data = np.fromfile(image_path, dtype=np.uint8)img = cv2.imdecode(image_data, cv2.IMREAD_COLOR)return imgdef has_large_colored_block_with_edges(img, block_size=10, edge_proximity=5):"""检查是否存在大于 block_size 的色块且色块两侧有边缘线，并且色块接近图像边缘"""height, width = img.shape[:2]# 边缘检测gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)# 查找轮廓contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)for cnt in contours:x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)# 判断色块尺寸是否足够大if w >= block_size and h >= block_size:# 检查色块是否靠近图像边缘if (x <= edge_proximity or y <= edge_proximity orx + w >= width - edge_proximity ory + h >= height - edge_proximity):# 检查 ROI 内边缘线roi_edges = edges[y:y+h, x:x+w]top_edge = np.sum(roi_edges[0, :] > 0)bottom_edge = np.sum(roi_edges[-1, :] > 0)left_edge = np.sum(roi_edges[:, 0] > 0)right_edge = np.sum(roi_edges[:, -1] > 0)edge_threshold = 3  # 至少3个像素视作边缘线if (left_edge >= edge_threshold and right_edge >= edge_threshold):return True  # 找到了符合要求的色块return Falsedef is_bleeding_image(image_path, edge_touch_threshold=10, min_edge_length=20, block_size=10):img = read_image_chinese_path(image_path)if img is None:print(f"无法读取图片: {image_path}")return Falseheight, width = img.shape[:2]# 灰度 + 边缘检测gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)# 查找所有外轮廓contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)edge_touch_count = 0for cnt in contours:# 计算轮廓长度length = cv2.arcLength(cnt, closed=False)if length < min_edge_length:continue# 检查是否触碰图像边界for point in cnt:x, y = point[0]if x <= 0 or y <= 0 or x >= width-1 or y >= height-1:edge_touch_count += 1break# 条件1：足够多的触边线条if edge_touch_count < edge_touch_threshold:return False# 条件2：是否有色块两侧有边缘if not has_large_colored_block_with_edges(img, block_size):return Falsereturn True  # 两个条件都满足def find_and_move_bleeding_images(folder_path, output_folder, edge_touch_threshold=10, min_edge_length=20, block_size=10):if not os.path.exists(output_folder):os.makedirs(output_folder)for root, _, files in os.walk(folder_path):for file in files:if file.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg', '.bmp')):file_path = os.path.join(root, file)if is_bleeding_image(file_path, edge_touch_threshold, min_edge_length, block_size):print(f"检测到出血: {file_path}")# 生成输出路径output_path = os.path.join(output_folder, file)base, ext = os.path.splitext(output_path)counter = 1while os.path.exists(output_path):output_path = f"{base}_{counter}{ext}"counter += 1# 移动文件shutil.move(file_path, output_path)if __name__ == "__main__":input_folder = r"images"         # 输入文件夹路径output_folder = r"output_images"    # 出血图片保存路径find_and_move_bleeding_images(input_folder, output_folder,edge_touch_threshold=1,    # 触边线条数阈值min_edge_length=2,         # 有效边缘线长度block_size=2               # 色块尺寸阈值)print("✅ 所有出血图片已移动至 output_images 文件夹")