😊 人臉遮蔽工具 Face Blur Tool

一個輕量化的臉部遮蔽工具，使用開源的 YOLO10m 人臉識別模型進行個資臉部辨識與遮蔽作業。

完全本地運行，照片不會上傳雲端，不連接網路也可以使用。

適合對照片公開、個資很敏感的環境使用。

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✨ 功能特色

🎯 核心功能

• 智慧人臉檢測：採用 YOLO10m + ONNX Runtime，輕量化且精準
• 可愛 Emoji 遮蔽：使用多種可愛 Emoji 遮蔽人臉，美觀又有趣
• 互動式選擇：點擊選擇要遮蔽的人臉，靈活控制
• 批次處理：一次處理多張圖片，自動遮蔽所有人臉
• 完全離線：所有處理都在本地進行，保護您的隱私

🛡️ 隱私保護

• ✅ 完全本地運行
• ✅ 不需要網路連接
• ✅ 照片不會上傳雲端
• ✅ 開源透明，可自行檢視程式碼

💻 低硬體需求

• 在 4GB RAM 的小筆電上測試通過
• 使用 CPU 執行，不需要獨立顯卡
• ONNX 版本體積減少 90% 以上

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📋 系統需求

最低需求

• 作業系統：Windows 10/11、macOS、Linux
• 記憶體：4GB RAM
• 處理器：任何現代 CPU（無需 GPU）
• 硬碟空間：約 200MB（包含模型）

Python 環境（開發/源碼執行）

• Python 3.8 或以上
• 依賴套件請參閱 requirements.txt

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🚀 快速開始

方法一：使用打包版本（推薦）

1. 下載釋出版本

   • 前往 Releases 頁面
   • 下載最新版本的 ZIP 檔案

2. 解壓縮

   • 解壓縮下載的 ZIP 檔案
   • 確保資料夾中包含：
     • 執行檔（.exe）
     • Yolo10m/ 模型資料夾

3. 執行程式

   • 雙擊執行檔即可啟動

方法二：從源碼執行

1. 克隆專案

   git clone https://github.com/your-username/face-blur-tool.git
   cd face-blur-tool

2. 安裝依賴

   pip install -r requirements.txt

3. 下載模型

   • 將 YOLO10m 模型放置在 Yolo10m/ 資料夾
   • 模型檔案：model.onnx

4. 執行程式

   python main_modern.py

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📖 使用說明

基本操作流程

1. 啟動軟體

啟動後會看到現代化的圖形介面：

圖：初始介面，點擊「上傳圖片」和「檢測人臉」開始

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2. 上傳圖片並檢測人臉

1. 點擊 📁 上傳圖片 選擇要處理的圖片
2. 點擊 🔍 檢測人臉 進行臉部偵測
3. 檢測完成後，所有人臉會自動標記為「要遮蔽」（紅框）

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3. 執行遮蔽

點擊 😊 執行遮蔽，所有選中的人臉會被可愛的 Emoji 遮蔽：

圖：執行遮蔽後，人臉被 Emoji 覆蓋

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4. 遮蔽完成

遮蔽完成後的效果：

圖：遮蔽完成，可以進行進一步調整

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🖊️ 互動式選擇（進階功能）

如果您需要選擇性遮蔽（例如只遮蔽部分人臉），可以使用互動式選擇功能。

使用工具列

在圖片預覽區域上方，您會看到工具列：

圖：工具列包含筆、橡皮擦、全選、全不選按鈕

工具說明：

• 🖊️ 筆（選擇）：點擊人臉以選擇遮蔽
• 🧹 橡皮擦（取消）：點擊人臉以取消遮蔽
• ✅ 全選：選擇所有人臉
• ❌ 全不選：清除所有選擇

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選擇性遮蔽範例

情境：假設您想要保留某個人臉不遮蔽（例如紫色魔法少女）

步驟 1：選擇橡皮擦工具

點擊 🧹 橡皮擦

步驟 2：點擊要取消的人臉

點擊紫色魔法少女，人臉框會從紅色變為綠色：

圖：使用橡皮擦點擊後，框變為綠色（不遮蔽）

視覺反饋說明：

• 🔴 紅框 = 將被遮蔽
• 🟢 綠框 = 不遮蔽
• 🟡 黃框 = 滑鼠懸停狀態

步驟 3：再次執行遮蔽

點擊 😊 執行遮蔽，綠框的人臉不會被遮蔽：

圖：再次遮蔽後，紫色魔法少女的臉保持清晰

步驟 4：儲存結果

點擊 💾 儲存結果，選擇儲存位置：

圖：最終儲存的結果

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📦 批次處理

批次處理功能可以一次處理多張圖片，適合需要大量處理的場景。

使用方式

1. 點擊批次遮蔽按鈕

   點擊右側控制面板的 📦 批次遮蔽

2. 選擇多張圖片

   • 使用檔案選擇對話框
   • 按住 Ctrl（Windows）或 Cmd（macOS）可多選
   • 支援格式：JPG、PNG、BMP

3. 確認警告

   系統會顯示警告對話框：

   即將批次處理 X 張圖片
   
   ⚠️ 警告：批次模式會自動遮蔽所有檢測到的人臉
   處理後的圖片將保存在原圖片目錄，檔名加上 _blurred 後綴
   
   確定要繼續嗎？
   

4. 等待處理完成

   進度視窗會顯示：

   • 當前處理的檔案名稱
   • 進度條
   • 處理進度（X/Y）

5. 查看結果

   處理完成後會顯示摘要：

   • 成功處理的圖片數量
   • 失敗的圖片及錯誤訊息

輸出檔案

• 命名規則：原檔名_blurred.ext
• 儲存位置：原圖片所在目錄
• 範例：
  • photo.jpg → photo_blurred.jpg
  • image.png → image_blurred.png

⚠️ 注意事項

• 批次模式會遮蔽所有檢測到的人臉，無法選擇性遮蔽
• 如需選擇性遮蔽，請使用單張圖片的互動式選擇功能
• 建議先備份原始圖片

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🎨 視覺反饋說明

人臉框顏色

在互動式選擇模式中，人臉框有三種顏色：

顏色	狀態	說明
🔴 紅色	已選中	執行遮蔽時會被遮蔽
🟢 綠色	未選中	執行遮蔽時不會被遮蔽
🟡 黃色	懸停	滑鼠移到人臉上方的提示

工具按鈕狀態

• 粉紅色按鈕 = 當前選中的工具
• 灰色按鈕 = 未選中的工具

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🔧 技術細節

架構

專案結構
├── face_blur_onnx.py      # ONNX 推理引擎
├── gui_modern.py          # CustomTkinter 現代化介面
├── main_modern.py         # 主程式入口
├── requirements.txt       # Python 依賴套件
├── Yolo10m/              # YOLO10m 模型資料夾
│   └── model.onnx        # ONNX 模型檔案
└── asset/                # 說明文件圖片
    ├── 01.jpg            # 基本介面
    ├── 02.jpg            # 執行遮蔽
    ├── 03.jpg            # 遮蔽完成
    ├── 04.jpg            # 工具列
    ├── 05.jpg            # 選擇橡皮擦
    ├── 06.jpg            # 選擇性遮蔽結果
    └── 07.jpg            # 儲存結果

核心技術

• 人臉檢測：YOLO10m（ONNX Runtime）
• GUI 框架：CustomTkinter
• 影像處理：OpenCV、Pillow
• 模型格式：ONNX（體積減少 90%）

依賴套件

onnxruntime>=1.16.0    # ONNX 模型推理
opencv-python>=4.8.0   # 影像處理
Pillow>=10.0.0         # 圖片載入與顯示
numpy>=1.24.0          # 數值運算
customtkinter>=5.2.0   # 現代化 UI 介面

模型資訊

• 模型：YOLO10m
• 格式：ONNX
• 輸入尺寸：640x640
• 輸出格式：[batch, 300, 6] (x1, y1, x2, y2, confidence, class_id)
• 執行環境：CPU（CPUExecutionProvider）

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🎯 適用場景

✅ 適合使用

• 📸 社群媒體照片發布前的隱私保護
• 📄 文件、簡報中的人臉去識別化
• 🏫 教育、研究用途的照片處理
• 🏢 企業內部資料的隱私保護
• 📰 新聞、媒體照片的個資保護

⚠️ 限制說明

• 高密度人臉：單張圖片中超過 40 個人臉時，可能會有少數遺漏
• 側臉/遮擋：極度側臉或被遮擋的人臉檢測率較低
• 低解析度：過於模糊或解析度太低的人臉可能無法檢測

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🔮 未來計劃

預計新增的功能：

• 調整臉部辨識強度（強度滑桿）
• 方塊遮蔽模式（替代 Emoji）
• 自訂 Emoji 選擇
• 模糊遮蔽效果（馬賽克、高斯模糊）
• 拖曳選擇多個人臉
• 快捷鍵支援（P=筆工具，E=橡皮擦）
• 撤銷/重做功能
• 匯出處理記錄

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🤝 貢獻指南

歡迎貢獻！如果您想要改進這個專案：

1. Fork 本專案
2. 創建您的功能分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交您的變更 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
5. 開啟 Pull Request

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📝 開發說明

從源碼建置

# 克隆專案
git clone https://github.com/your-username/face-blur-tool.git
cd face-blur-tool

# 安裝依賴
pip install -r requirements.txt

# 執行程式
python main_modern.py

打包成執行檔

專案提供了多種打包方式，請參考：

• build_pyinstaller_yolo10m.bat - PyInstaller 打包
• build_nuitka_yolo10m.bat - Nuitka 打包（更小的檔案大小）

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❓ 常見問題

Q: 為什麼 Emoji 顯示不出來？

A: 確保系統安裝了 Emoji 字型。Windows 10+ 通常自帶 seguiemj.ttf，程式會自動尋找。

Q: 檢測不到人臉怎麼辦？

A:

• 確保圖片清晰，人臉可見
• 人臉不要太小或太側
• 光線充足的照片檢測率較高

Q: 打包的執行檔很大？

A: 這是正常的，因為包含了 ONNX 模型和所有依賴庫。使用 Nuitka 打包可以減小檔案大小。

Q: 能否修改 Emoji？

A: 可以！編輯 face_blur_onnx.py 中的 self.emojis 列表，添加您喜歡的 Emoji。

Q: 批次處理時可以選擇性遮蔽嗎？

A: 批次模式會自動遮蔽所有人臉。如需選擇性遮蔽，請使用單張圖片的互動式選擇功能。

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🐛 問題回報

如果您遇到任何問題或有建議，請：

1. 前往 Issues 頁面
2. 搜尋是否有相同問題
3. 如果沒有，請建立新的 Issue，並提供：
   • 作業系統版本
   • Python 版本（如適用）
   • 錯誤訊息截圖
   • 重現步驟

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📜 授權資訊

本專案採用開源授權，詳見 LICENSE 檔案。

第三方資源

• YOLO10m 模型：請遵循原始授權條款
• CustomTkinter：MIT License
• OpenCV：Apache License 2.0
• ONNX Runtime：MIT License

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🙏 致謝

• YOLO10m 模型提供者
• CustomTkinter 開發團隊
• 所有貢獻者和使用者

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更新日誌

v2.0.0 (2025-12-27)

• ✨ 重大更新：全新互動式選擇功能
• ✨ 新增批次處理功能
• 🎨 現代化 UI（CustomTkinter）
• ⚡ 使用 ONNX Runtime，體積減少 90%
• 🖱️ 工具列：筆、橡皮擦、全選、全不選
• 🎨 視覺反饋：紅框（遮蔽）、綠框（不遮蔽）、黃框（懸停）
• 📊 進度視窗顯示批次處理進度

v1.0.0

• ✅ 初始版本發布
• ✅ YOLOv8 人臉檢測
• ✅ Emoji 遮蔽功能
• ✅ 基本 GUI 介面

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⭐ 如果這個專案對您有幫助，請給個星星支持一下！ ⭐

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