视频人脸打码

把视频里的人脸自动检测、跟随并打码，保留原视频的运动和声音，输出兼容 Telegram 和常见播放器的 MP4。全程在本地跑，不上传视频。

它能做什么

• 自动检测并跟随画面中的人脸，逐帧遮住。
• 三种遮罩：马赛克（默认）、模糊、纯黑遮罩（隐私保护最强）。
• 保留原视频的运动和音频。
• 输出 H.264 + yuv420p，兼容性好。

两种检测模式

• SCRFD（默认）：适合远景、小脸、侧脸、弱光和多人画面，准确度更高，CPU 上较慢。
• YuNet：适合光线良好的近景或中景，速度更快。

安装

pip install opencv-python numpy insightface onnxruntime

系统还需安装 ffmpeg。本 skill 的核心是作者提供的脚本 scripts/face_mosaic.py，用它跑，不要自己另写一套。

基本运行

python scripts/face_mosaic.py input.mp4 output.mp4

常用选项

• --mode mosaic：马赛克（默认）
• --mode blur：模糊
• --mode black：纯黑遮罩，隐私保护最强
• --detector yunet：切换到快速检测
• --det-size 1600：提高远景小脸的检测能力
• --score：检测置信度阈值
• --margin：扩大遮罩范围
• --hold：短暂漏检时继续保持遮罩

注意

• 首次使用 SCRFD 会自动下载约 275 MB 的 InsightFace buffalo_l 模型。
• 极小、严重模糊或完全遮挡的人脸仍可能识别不到。
• 高隐私场景建议用 --mode black：马赛克和模糊只是视觉遮挡，不是不可逆的匿名。给遮罩框留 20%–35% 的余量。
• 交付前一定抽查：开头、中间、结尾，以及侧脸、远近不同、有遮挡和转场的画面，至少看六个时间点。只要还有能认出来的人脸就重做。

来源

本 skill 由用户提供打包。作者脚本用到的都是开源组件：InsightFace SCRFD / buffalo_l 做检测，OpenCV Zoo 的 YuNet 做快速检测，OpenCV 处理帧，FFmpeg/libx264 做编码。打码后的画面请自行核验，工具不保证 100% 识别所有人脸。