人物屏蔽器

一个使用 Mask R-CNN（在 MS COCO 数据集上预训练）自动“屏蔽”图像中人物的脚本（类似于 黑镜 剧集 白色圣诞节)。无需 GPU！

不过，你不仅可以屏蔽人：最多可以屏蔽 80 种不同类型的物体，包括长颈鹿和公交车！

设置

该项目依赖于一些库，请使用以下命令安装依赖：

pip3 install -r requirements.txt

注意：根据你的环境，可能需要使用 sudo。你也可以考虑使用 virtualenv。

使用方法

Person Blocker 通过命令行使用：

python3 person_blocker.py -i images/img3.jpg -c '(128, 128, 128)' -o 'bus' 'truck'

• -i/--image：指定图像文件。
• -m/--model：预训练的 COCO 模型权重路径（默认为当前目录）：如果未指定，脚本会在当前目录下自动下载这些权重（注意：权重大小为 258 MB！）。
• -c/--color：遮罩颜色，可以是带引号的十六进制格式，也可以是 3 元素的 RGB 元组格式。（默认：白色）
• -o/--object：要屏蔽的物体类型列表（或特定物体的 ID）。可在 classes.py 中查看允许屏蔽的物体选项，或使用 -names 标志查看。（默认：人）
• -l/--labeled：保存带有检测到的物体及其 ID 的标注图像。
• -n/--names：打印物体类别选项，然后退出。

脚本会输出两张图片：一张静态图片 person_blocked.png，以及一张动画图片 person_blocked.gif，就像本 README 开头的那张一样。

示例

python3 person_blocker.py -i images/img1.jpg

python3 person_blocker.py -i images/img2.jpg -c '#c0392b' -o 'giraffe'

python3 person_blocker.py -i images/img3.jpg -c '(128, 128, 128)' -o 'bus' 'truck'

屏蔽特定物体需要两步：首先以推理模式运行以获取每个物体的 ID，然后再屏蔽这些 ID。

python3 person_blocker.py -i images/img4.jpg -l

python3 person_blocker.py -i images/img4.jpg -o 1

要求

与 Mask R-CNN 相同的要求：

• Python 3.4+
• TensorFlow 1.3+
• Keras 2.0.8+
• Numpy、skimage、scipy、Pillow、cython、h5py

此外还需要 matplotlib 和 imageio。

维护者

Max Woolf (@minimaxir)

Max 的开源项目由他的 Patreon 支持。如果你觉得这个项目对你有帮助，欢迎向 Patreon 捐款，所有资金都将用于有意义的创作用途。

许可证

MIT

代码源自 Matterport, Inc. 的 Mask R-CNN（MIT 许可），并保留了少量修改及版权声明。

Person Blocker 快速上手指南

Person Blocker 是一个基于 Mask R-CNN 的命令行工具，可自动识别并“遮挡”图像中的人物或其他物体（效果类似《黑镜》剧集）。它支持遮挡多达 80 种对象类型，且无需 GPU 即可运行。

环境准备

在开始之前，请确保您的系统满足以下要求：

• 操作系统：Linux / macOS / Windows (需配置相应 Python 环境)
• Python 版本：3.4 或更高
• 核心依赖：
  • TensorFlow 1.3+
  • Keras 2.0.8+
  • Numpy, skimage, scipy, Pillow, cython, h5py
  • matplotlib, imageio

提示：国内用户建议在安装依赖时指定清华或阿里镜像源以加速下载。

安装步骤

1. 克隆项目代码（如果尚未下载）：

   git clone https://github.com/minimaxir/person-blocker.git
   cd person-blocker
   

2. 安装 Python 依赖： 使用 pip 安装所需库。推荐使用国内镜像源加速：

   pip3 install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
   

   注：根据环境权限不同，可能需要在命令前添加 sudo，或使用虚拟环境 (virtualenv)。

3. 模型权重说明： 首次运行时，脚本会自动下载预训练的 COCO 模型权重（约 258 MB）到当前目录，无需手动操作。

基本使用

该工具通过命令行调用。以下是几个典型的使用场景：

1. 默认遮挡人物

最简单的用法是遮挡图片中的所有人（默认行为）：

python3 person_blocker.py -i images/img1.jpg

执行后将生成 person_blocked.png（静态图）和 person_blocked.gif（动态图）。

2. 遮挡特定类型的物体

您可以指定遮挡其他对象（如长颈鹿、公交车等），并自定义遮挡颜色：

# 遮挡长颈鹿，使用红色遮罩 (#c0392b)
python3 person_blocker.py -i images/img2.jpg -c '#c0392b' -o 'giraffe'

# 遮挡公交车和卡车，使用灰色遮罩 (RGB: 128, 128, 128)
python3 person_blocker.py -i images/img3.jpg -c '(128, 128, 128)' -o 'bus' 'truck'

3. 查看支持的对象类型

查看所有可遮挡的对象类别名称：

python3 person_blocker.py -n

4. 精准遮挡特定个体

若需遮挡图中的某一个特定对象（例如只遮挡左边的某个人），需分两步操作：

• 第一步：生成带标签的图片以获取对象 ID。

  python3 person_blocker.py -i images/img4.jpg -l
  

  查看生成的 img4_labels.png，找到目标对象的 ID（例如 ID 为 1）。

• 第二步：使用该 ID 进行遮挡。

  python3 person_blocker.py -i images/img4.jpg -o 1
  

常用参数说明

• -i/--image: 输入图片路径。
• -o/--object: 要遮挡的对象类型名称列表或具体对象 ID 列表（默认为 person）。
• -c/--color: 遮罩颜色，支持十六进制（如 '#ffffff'）或 RGB 元组（如 '(255, 255, 255)'），默认为白色。
• -l/--labeled: 保存带有检测框和 ID 标注的图片。