自动哈基米马赛克打码器：AutoHajimiMosaic 项目分享

大家好！今天来分享一个超级有趣的开源项目——AutoHajimiMosaic。这是一个自动为你的“色图”进行哈基米马赛克处理的打码器😎。再也不用担心家里请不到高人了！项目地址：GitHub – frinkleko/AutoHajimiMosaic。

想象一下，你上传一张图片，它就能智能检测敏感区域，然后用可爱的哈基米图案完美填充。支持Web界面、API调用，甚至批量处理文件夹里的图片。太适合那些需要快速“和谐”内容的场景了。下面我来详细介绍一下这个项目。

项目亮点

这个项目的主要卖点在于它的自动化和趣味性：

• 智能马赛克：自动识别NSFW区域，进行哈基米风格的马赛克处理。
• 多平台支持：Web UI（Streamlit或Gradio）和API服务器，轻松集成。
• 自定义选项：可选上传自定义图案（pattern_image）和头部图片（head_image）。
• 批量模式：一键处理整个文件夹，支持递归扫描。
• Docker一键部署：新手友好，快速上线Web UI（8501端口）或API（8000端口）。

项目基于Forenche/nsfw_detector_annotator模型实现检测，简单高效。

快速安装

本地部署

确保你有Python环境，然后运行：

pip install -r requirements.txt

Docker部署（推荐新手）

• Web UI：docker-compose up --build webui（浏览器访问 http://localhost:8501）
• API Server：docker-compose up --build api（监听 http://localhost:8000）

如何使用

1. Web UI模式（最简单）

运行Streamlit应用：

streamlit run app.py

在浏览器中上传图片，即可实时预览处理效果。或者试试Gradio版本：

python gradio_app.py

2. API调用

用curl快速测试：

curl -X POST "http://localhost:8000/process" \
  -F "file=@path/to/your/image.jpg" \
  # 可选：自定义图案和头部
  -F "pattern_image=@path/to/pattern.png" \
  -F "head_image=@path/to/head.png" \
  # 可选：输出格式，默认png
  -F "output_format=jpg"

3. 批量处理

处理一整个文件夹：

python batch_process.py path/to/input/folder path/to/output/folder \
  --pattern_image path/to/pattern.png \
  --head_image path/to/head.png \
  [--recursive]  # 可选，递归子文件夹

在线Demo试用

不想本地部署？直接体验：

• Streamlit在线Demo
• Hugging Face Space

仓库里还有预览图（assets/preview.png），效果超赞！

待改进点

项目作者很诚恳地列出了TODO：

1. 当前模型对已打码区域识别不准，计划升级到SAM + Grounded模型或微调。
2. 填充方式目前是仿射变换，未来会加自由变换、打点、液化等高级功能。
3. 脱离Streamlit，开发JS交互编辑器，支持手动拖拽调整。

如果你遇到处理失败的图片，欢迎去GitHub提Issue或提交PR。项目实现简单，社区贡献空间很大！

总结

AutoHajimiMosaic不只实用，还带着点幽默感。适合开发者、设计师或任何需要快速打码的人。快去Star一下，支持开源！有问题欢迎评论区讨论。

（项目有4位贡献者维护，感谢原作者frinkleko的创意。许可证信息未明确，建议查看仓库最新更新。）

原文基于GitHub仓库README整理，如有更新请以官方为准。