Wenn Sie mit "einigen Baugruppen benötigten" Lösungen zufrieden sind, versuchen Sie "facedetect" (die einfach OpenCV verwendet) und ImageMagick. Es gibt ein Beispiel auf der folgenden Seite:
http://www.thregr.org/~wavexx/hacks/facedetect/#blurring-faces-within-an-image
Ein paar Anmerkungen zum Beispiel:
- Es verwendet die Pixelierung, aber Sie können die "-scale" -Operatoren leicht durch eine "- -Unur 0x100" ersetzen.
- Jedes Gesicht wird im Beispiel unabhängig voneinander verarbeitet. Genau das, was Sie benötigen: Sie können mit "display -crop GEOMETRY" das Gesicht vor dem Unschärfevorgang anzeigen. Mit "Zenity" oder einem Shell-Scripting ist es relativ einfach zu fragen, ob mit der Unschärfe fortgefahren werden soll oder nicht.
Keine Gesichtserkennungssoftware ist jedoch zu 100% genau. Sie erhalten sowohl falsche als auch falsche Ergebnisse. Insbesondere ist das Standard-OpenCV-Profil ohne zusätzliche Schulungen definitiv nicht das Beste auf dem Markt. Falsche Positive lassen sich mit der von Ihnen beschriebenen Methode leicht umgehen, aber bei Misses handelt es sich um eine andere Geschichte. Wenn Sie alle Fotos manuell überprüfen müssen, sparen Sie möglicherweise nicht viel Zeit. Ich denke, es hängt von Ihren Genauigkeitsanforderungen ab.
Um die überlagerte Erkennung anzuzeigen, verwenden Sie die Markierung "-o" für ein Beispiel Ihrer Bilder und prüfen Sie, ob die Erkennungsrate für Ihre Anforderungen angemessen ist.