AI人脸隐私卫士是否支持命令行调用？CLI模式使用指南
1. 引言：为何需要CLI模式？
随着AI图像处理工具的普及，用户对自动化、批量化、集成化的需求日益增长。尽管WebUI界面直观易用，但在实际工程场景中，许多开发者和运维人员更倾向于通过命令行（CLI）方式调用工具，以实现脚本化处理、定时任务或与其他系统集成。
💬典型应用场景： - 批量处理数千张员工合影中的面部信息 - 集成到企业内部文档脱敏流水线 - 搭配NAS自动扫描并保护新增照片 - 在无图形界面的服务器上运行隐私清洗服务
因此，本文将深入解析AI人脸隐私卫士是否支持命令行调用，并提供完整的 CLI 使用指南，帮助你将该工具真正融入生产环境。
2. 核心功能回顾：AI人脸隐私卫士的技术底座
2.1 基于MediaPipe的高灵敏度检测模型
AI人脸隐私卫士的核心是 Google 开源的MediaPipe Face Detection模型，采用轻量级但高效的BlazeFace 架构，专为移动端和CPU设备优化。其特点包括：
- 支持
Full Range模式，可检测远距离、小尺寸、侧脸、遮挡等人脸 - 推理速度极快，单图处理时间在普通CPU上仅为10~50ms
- 模型体积小（约3MB），适合离线部署
2.2 动态打码与本地安全机制
| 特性 | 说明 |
|---|---|
| 动态模糊半径 | 根据人脸框大小自适应调整高斯核参数，避免过度模糊或保护不足 |
| 绿色安全框提示 | 可视化标记已处理区域，便于人工复核 |
| 完全离线运行 | 不依赖网络，所有计算在本地完成，保障数据零泄露 |
✅核心价值总结：这不仅是一个“打码工具”，更是面向企业级隐私合规需求设计的本地化AI脱敏引擎。
3. CLI模式详解：如何通过命令行调用？
3.1 是否支持命令行调用？答案是肯定的！
虽然项目默认提供了 WebUI 界面，但其底层服务基于 Python + Flask 构建，并暴露了清晰的 API 接口。更重要的是，主处理逻辑封装为独立模块，可通过 Python 脚本直接调用，从而实现真正的 CLI 支持。
✅ 支持的调用方式：
- 直接运行Python脚本（推荐）
- 调用内置API接口（需Web服务启动）
- 封装为Shell脚本批量处理
3.2 方法一：直接调用Python主处理函数（最高效）
假设项目结构如下：
/ai-face-blur ├── blur_face.py # 主处理模块 ├── models/ # MediaPipe模型文件 ├── input_photos/ └── output_blurred/我们可以编写一个 CLI 入口脚本cli_blur.py实现命令行调用：
#!/usr/bin/env python # cli_blur.py - CLI入口脚本 import argparse import os from blur_face import process_image # 假设主函数已封装 def main(): parser = argparse.ArgumentParser(description="AI人脸隐私卫士 - 命令行批量打码工具") parser.add_argument("input", help="输入图片路径或目录") parser.add_argument("--output", default="output_blurred", help="输出目录（默认：output_blurred）") parser.add_argument("--blur-radius-ratio", type=float, default=0.3, help="模糊半径系数（默认0.3，越大越模糊）") parser.add_argument("--show-box", action="store_true", help="显示绿色边框（调试用）") parser.add_argument("--min-detection-confidence", type=float, default=0.5, help="最小检测置信度阈值（建议0.3~0.7）") args = parser.parse_args() # 创建输出目录 os.makedirs(args.output, exist_ok=True) # 判断输入是文件还是目录 if os.path.isfile(args.input): files = [args.input] elif os.path.isdir(args.input): files = [os.path.join(args.input, f) for f in os.listdir(args.input) if f.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg'))] else: raise ValueError("输入路径不存在") # 批量处理 for img_path in files: try: output_path = os.path.join(args.output, os.path.basename(img_path)) process_image( input_path=img_path, output_path=output_path, blur_radius_ratio=args.blur_radius_ratio, show_box=args.show_box, min_detection_confidence=args.min_detection_confidence ) print(f"[✓] 已处理: {img_path} -> {output_path}") except Exception as e: print(f"[✗] 处理失败 {img_path}: {str(e)}") if __name__ == "__main__": main()🔧 使用示例：
# 单张图片处理 python cli_blur.py input_photos/group.jpg --output blurred --show-box # 批量处理整个文件夹 python cli_blur.py input_photos/ --output blurred_results --min-detection-confidence 0.4 # 更强模糊效果 python cli_blur.py test_imgs/ --blur-radius-ratio 0.53.3 方法二：通过HTTP API调用（适用于远程调用）
如果 WebUI 已启动（通常监听http://localhost:8080），你可以通过curl或 Python 发送 POST 请求进行调用。
示例：使用 curl 调用 API
curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/blur \ -H "Content-Type: multipart/form-data" \ -F "image=@./test.jpg" \ -F "config={\"show_box\": true, \"blur_strength\": 0.4}" \ -o result_blurred.jpg示例：Python requests 调用
import requests url = "http://localhost:8080/api/v1/blur" files = {'image': open('group_photo.jpg', 'rb')} data = { 'config': '{"show_box": true, "blur_strength": 0.35}' } response = requests.post(url, files=files, data=data) with open('blurred_output.jpg', 'wb') as f: f.write(response.content) print("✅ 远程打码完成")⚠️ 注意：此方法要求 Web 服务处于运行状态，适合跨机器调用或微服务架构集成。
3.4 自动化脚本实践：结合Shell实现定时任务
以下是一个 Linux Shell 脚本，用于监控指定目录并自动处理新图片：
#!/bin/bash # auto_blur.sh - 监控目录并自动打码 INPUT_DIR="/home/user/photos_to_blur" OUTPUT_DIR="/home/user/blurred" while true; do for img in $INPUT_DIR/*.{jpg,jpeg,png}; do if [ -f "$img" ]; then filename=$(basename "$img") python /opt/ai-face-blur/cli_blur.py "$img" --output "$OUTPUT_DIR" --show-box mv "$img" "$INPUT_DIR/processed/" fi done sleep 60 # 每分钟检查一次 done配合crontab可实现每日自动清理敏感照片：
# 每天凌晨2点执行一次 0 2 * * * /path/to/auto_blur.sh4. 实践问题与优化建议
4.1 常见问题及解决方案
| 问题现象 | 可能原因 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 检测不到远处小脸 | 默认阈值过高 | 调低min_detection_confidence至 0.3~0.4 |
| 模糊太轻，隐私仍可见 | 模糊半径系数过小 | 提高blur-radius-ratio到 0.4~0.6 |
| 处理速度慢 | 输入图片分辨率过高 | 添加预缩放步骤，如先 resize 到 1280px 宽 |
| 内存占用高 | 同时处理大量大图 | 改为逐个处理，或限制并发数 |
| 绿色框影响美观 | 仅用于调试 | 生产环境设置--no-show-box |
4.2 性能优化技巧
预缩放图像：对于超高清图（>4K），建议先降采样再检测，提升速度且不影响小脸识别。
python from PIL import Image img = Image.open(input_path) img.thumbnail((1280, 1280)) # 保持宽高比启用多进程批量处理：
python from multiprocessing import Pool with Pool(4) as p: p.map(process_single_image, file_list)缓存模型实例：避免重复加载 MediaPipe 模型，提升连续处理效率。
5. 总结
5. 总结
AI人脸隐私卫士不仅具备出色的 WebUI 交互体验，更完全支持命令行调用，满足从个人使用到企业级自动化的多样化需求。
本文系统介绍了三种 CLI 使用方式：
- 直接调用 Python 模块：最高效，适合嵌入脚本或打包为独立工具
- 通过 HTTP API 调用：适合远程控制、跨平台集成
- Shell 脚本+定时任务：实现无人值守的自动化隐私保护流水线
结合 MediaPipe 的高性能检测能力与本地离线的安全特性，该工具已成为图像隐私脱敏领域的理想选择，尤其适用于：
- 企业员工信息管理系统
- 医疗影像匿名化处理
- 教育机构活动照片发布
- 政务公开资料审核
只要稍加封装，即可将其转变为一个强大的AI驱动的隐私合规中间件。
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