非政府组织视频隐私保护新方案：免费模糊人脸技术

一家非营利组织在制作视频时遇到数据隐私问题，需要对部分人物面部进行模糊处理，但传统工具难以满足需求。他们最初尝试联系专业剪辑师，但报价过高，部分在线工具只能模糊整个画面，无法单独处理某个人的面部。此外，这些工具通常有每月导出次数限制，容易影响工作进度。 为了解决这个问题，作者采用了一个简单但有效的方法：将视频拆分为单帧图像，逐帧处理后再重新合成。通过使用Python和OpenCV将视频转换为图片，再利用Ikomia进行面部检测和模糊处理，整个流程可以在Google Colab中运行，无需安装软件或支付费用。 该方法的步骤包括：提取视频帧、用Ikomia模糊面部、保存处理后的帧、手动审核并替换不需要模糊的帧、重新合成视频并恢复原音频。需要注意的是，如果视频包含音频，不能随意删除帧，应替换为前一帧以保持音画同步。 虽然该方案不能完全自动化，比如无法区分已知和未知面孔，但通过集成face_recognition库，可以实现选择性模糊。此外，手动审核虽然耗时，却能提升处理的准确性、灵活性和伦理考量。 这一方法适合处理小规模视频，但若视频较长或需处理大量文件，可能仍需依赖专业工具。作者分享了完整的代码流程，供有类似需求的人参考。