识别图片是否被P过，即图像篡改检测，可以通过以下几种方法进行：1. 检查图片中的异常区域如果一张图片被PS修改过，那么图片中可能会存在一些异常区域。这些异常区域可能表现为颜色、光线、透视关系等方面的不自然。具体来说：颜色异常：被篡改的区域可能会出现颜色与周围区域不一致的情况，如颜色过渡不自然、色彩饱和度异常等。光线不一致：篡改区域的光线可能与原图的光线不一致，如光源方向、明暗程度等存在差异。透视关系错误：在篡改过程中，如果未正确调整透视关系，可能会导致图片中的物体形状、大小比例等出现错误。通过仔细检查这些异常区域，可以帮助我们判断图片是否被PS修改过。2. 检查图片的元数据许多数字图片都包含元数据，这些数据记录了图片的创建和修改历史。如果一张图片被PS修改过，那么元数据中通常会记录下修改的痕迹。具体检查方法如下：右键图片属性：在Windows系统中，可以右键点击图片，选择“属性”或“显示简介”，然后在弹出的窗口中点击“详细信息”选项。查找程序名称：在详细信息中，下拉找到“程序名称”或类似的字段。如果显示Photoshop或其他图像编辑软件的名称，说明这个图片很可能被该软件修改过。需要注意的是，有些图片可能会经过处理以删除或修改元数据，因此这种方法并非绝对可靠。但作为一种初步判断手段，它仍然具有一定的参考价值。3. 使用专业工具为了更准确地检测图像是否被篡改，可以使用一些专业的在线工具和软件。例如：TextIn Tools：这是一款提供自动判断卡证、扫描件、支付截图等财务场景相关图片是否被PS手段篡改的在线免费服务。它利用神经网络模型捕捉图像在篡改过程中留下的细微痕迹，并基于海量数据学习图像被篡改后统计特征的变化，从而智能判断图片是否被篡改。TextIn图像篡改检测方案的特点：强大的特征学习能力：能够捕捉图像中的细微篡改痕迹。支持多种篡改形式：可同时支持检测复制-移动、拼接、擦除等多种篡改形式以及混合篡改。检测准确率高：模型泛化能力强，能够在保持极低误检率的同时准确识别并定位图片中的篡改行为。应用场景：银行业务：在银行移动开户、信用卡申办、保险理赔等场景中，TextIn图像篡改检测能够实现稳定的高检出率，并显示篡改区域与篡改置信度，助力反欺诈审查。汽车行业：在汽车交易、运输等业务中，涉及大量驾驶证、行驶证真实性核查。TextIn卡证篡改检测在驾驶证、行驶证检测中能实现良好效果，为企业规避人力消耗与经济风险。人事审核：在企业社会招聘中，HR需要对大量候选人进行背景调查及审核。TextIn图像篡改检测能够作为辅助手段协助人事在背调、审核过程中查实相关候选人信息。商场小票：TextIn篡改检测能够帮助检出肉眼难以辨别的P图痕迹，保护正当交易活动。财务审核：在财务审批过程中，TextIn图像篡改检测能够协助财务人员辨识截图中经过P图篡改的时间、金额数字等关键信息，提升工作便利性与安全性。以下是TextIn图像篡改检测在实际应用中的一些案例图片：综上所述，通过检查图片中的异常区域、检查图片的元数据以及使用专业工具等方法，我们可以有效地识别图片是否被P过。在实际应用中，可以根据具体需求和场景选择合适的方法进行检测。