前端vue实现视频打码

一、引言

在当今数字化时代，视频内容的传播变得极为普遍。然而，出于隐私保护等需求，我们常常需要对视频中的人脸进行打码处理。传统的视频编辑软件在处理大规模视频或实时视频时效率较低，而借助现代的前端技术和人脸检测库，我们可以实现高效、便捷的视频人脸打码功能。本文将详细介绍如何使用 face-api.js 库来实现视频人脸打码的功能，包括环境搭建、模型加载、核心逻辑实现等方面。

二、技术原理

2.1 face-api.js 简介

face-api.js 是一个基于 TensorFlow.js 的 JavaScript 库，专门用于人脸检测和识别。它提供了多种预训练的模型，可以在浏览器环境中快速、准确地检测人脸的位置、关键点等信息。这些模型基于深度学习算法训练而成，具有较高的准确率和鲁棒性。

2.2 人脸检测模型

在本项目中，我们使用了两种人脸检测模型：

TinyFaceDetector：这是一个轻量级的人脸检测模型，具有较快的检测速度，适合在资源有限的环境中使用。它可以快速定位视频帧中的人脸位置。
SSD Mobilenetv1：该模型用于检测人脸的 68 个关键点，这些关键点可以帮助我们更精确地识别人脸的特征，如眼睛、鼻子、嘴巴等的位置。

2.3 视频处理与 Canvas 绘制

HTML5 的 <video> 标签用于播放视频，而 <canvas> 标签则用于在网页上进行图形绘制。我们通过监听 <video> 标签的 play 事件，在视频播放时实时获取视频帧，并使用 face-api.js 检测人脸位置。然后，利用 <canvas> 的 drawImage 方法将马赛克图片绘制到检测到的人脸位置上，从而实现人脸打码的效果。

三、环境搭建

3.1 安装依赖

首先，我们需要安装 face-api.js 库，它是实现人脸检测和处理的核心库。在项目根目录下执行以下命令：

bash 复制代码

npm install face-api.js # 安装依赖

3.2 下载模型

face-api.js 需要使用预训练的模型来进行人脸检测和识别。我们可以从 face-api.js 的 GitHub 仓库下载所需的模型文件。

从该仓库的相应目录下载模型文件后，将其导入到项目的 public 目录下的 models 文件夹中。

四、核心逻辑实现

4.1 组件模板部分

html 复制代码

<template> 
    <div> 
        <!-- 视频标签，设置宽度、高度、视频源，并添加 ended 事件监听 -->
        <video id="video" width="300" height="500" src="../assets/video.mp4" controls @ended="videoEnded"></video> 
        <!-- 画布标签，用于绘制马赛克图片 -->
        <canvas id="canvas" width="300" height="500"></canvas> 
    </div> 
</template>

在模板部分，我们使用 <video> 标签来播放视频，并添加了 controls 属性以显示视频播放控件。同时，使用 <canvas> 标签来绘制马赛克图片，确保其宽度和高度与视频一致。

4.2 组件逻辑部分

javaScript 复制代码

<script setup>
import { ref, onMounted, nextTick } from 'vue';
import * as facejs from 'face-api.js';
import mosaic from '../assets/mosaic.png';

// 初始化函数，加载人脸检测模型
const init = () => {
    Promise.all([
        // 加载 TinyFaceDetector 模型，用于检测人脸位置
        facejs.nets.tinyFaceDetector.loadFromUri('/models'), 
        // 加载 SSD Mobilenetv1 模型，用于检测 68 个面部关键点
        facejs.nets.ssdMobilenetv1.loadFromUri('/models') 
    ]).then((res) => {
        // 模型加载完成后，开始处理人脸
        entryFaces(); 
    });
};

// 定义计时器引用
const timer = ref(null);

// 处理人脸的函数
const entryFaces = () => {
    // 获取视频元素
    const video = document.getElementById('video');
    // 获取画布元素
    const canvas = document.querySelector('canvas');
    // 获取画布的 2D 上下文
    const ctx = canvas.getContext('2d');

    // 监听视频的 play 事件
    video.addEventListener('play', () => {
        // 获取视频的显示尺寸
        const displaySize = { width: video.width, height: video.height };
        // 调整画布尺寸与视频一致
        facejs.matchDimensions(canvas, displaySize);

        // 创建马赛克图片对象
        const mosaicImage = new Image();
        mosaicImage.src = mosaic;

        // 马赛克图片加载完成后的回调函数
        mosaicImage.onload = () => {
            // 设置定时器，每隔 100 毫秒执行一次人脸检测和绘制操作
            timer.value = setInterval(async () => {
                // 检测视频帧中的所有人脸
                const detections = await facejs.detectAllFaces(video);
                // 调整检测结果的尺寸与视频一致
                const resizedDetections = facejs.resizeResults(detections, displaySize);

                // 清空画布并绘制视频帧
                ctx?.drawImage(video, 0, 0, canvas.width, canvas.height);

                // 遍历检测到的所有人脸
                resizedDetections.forEach(detection => {
                    // 在人脸位置绘制马赛克图片
                    ctx?.drawImage(mosaicImage, detection.box.x, detection.box.y, detection.box.width, detection.box.height);
                });
            }, 100);
        };
    });
};

// 视频播放结束时的处理函数
const videoEnded = () => {
    // 清除定时器，停止人脸检测和绘制操作
    clearInterval(timer.value);
};

// 组件挂载完成后调用初始化函数
onMounted(() => {
    init();
});
</script>

在逻辑部分，我们首先导入了必要的 Vue 组合式 API 和 face-api.js 库，以及马赛克图片。init 函数用于加载所需的人脸检测模型，当模型加载完成后，调用 entryFaces 函数开始处理人脸。entryFaces 函数监听视频的 play 事件，在视频播放时，使用 face-api.js 检测人脸位置，并将马赛克图片绘制到检测到的人脸位置上。最后，使用 videoEnded 函数在视频播放结束时清除定时器，停止人脸检测和绘制操作。

五、效果展示

通过上述步骤，我们成功实现了基于 face-api.js 的视频人脸打码功能。该功能可以在浏览器环境中实时运行，为视频内容的隐私保护提供了一种便捷的解决方案。在实际应用中，你可以根据需要调整模型和参数，以达到更好的检测和打码效果。