OPF Image Anonymizer

OPF Image Anonymizer

用 OCR 和 OpenAI 的 Privacy Filter 在截图和其他图片里的个人信息上盖上可编辑的黑条，适合经常分享聊天、邮件或文档截图的人。

由 ysharma 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的，应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：这个应用用来隐藏图片里的个人信息。它先用 OCR 读出截图里的文字，再把这些文字交给 OpenAI 的 Privacy Filter，然后在过滤器标出的个人内容上盖黑条。之后你可以调整黑条并保存图片。

适合谁：经常分享聊天、邮件或文档截图，并且需要先遮住姓名、联系方式或账号的人。想在脚本里调用检测功能的开发者也适合。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
客户支持 | 客服人员 | 分享聊天截图前先遮住姓名和邮箱 | 一张可以安全转给其他团队的工单图片
社交媒体 | 写作者和社区运营 | 发布前隐藏截图里的账号名和联系方式 | 一张可以直接发布的 PNG
法务与合规 | 分析师 | 涂掉文档图片里的账号和地址 | 一份用于审阅的遮盖后副本
教育 | 老师 | 从分享的截图里去掉学生姓名 | 不含个人信息的课程资料

如果你的图片里从不含个人信息，可以跳过它。

用在哪里：

• 网页浏览器：在 Hugging Face 上打开这个 Space
• 装有 Python 的 Windows、macOS 或 Linux，用来运行你自己的副本
• Python 脚本，通过 README 里给出的 Gradio API 调用
• 剪贴板：把图片粘贴进去，再把结果复制出来

用途 | 适合谁 | 得到什么
遮盖截图 | 分享聊天或邮件的人 | 检测到的个人文字上盖有黑条的图片
调整黑条 | 细心的编辑者 | 黑条被移动、添加或删除，直到图片合适
在脚本里检测 | 开发者 | 图片尺寸和一份带标签与文字的框列表

如何设置：运行你自己的副本需要 Python 和 pip。README 提到过滤器要用 GPU，Hugging Face 把这个 Space 托管在 zero-a10g 硬件上。

• Python 和 pip，在 Windows、macOS 或 Linux 上
• Gradio 6.13.0，这个项目固定使用的版本
• requirements.txt 里列出的 Python 软件包
• packages.txt 里列出的系统软件包，Space 用 apt-get 安装它们。README 提到 OCR 用 Tesseract

1. 安装 Hugging Face 的 hub 软件包。
2. 把这个 Space 的文件下载到一个文件夹。
3. 进入那个文件夹。
4. 安装 Gradio 6.13.0 和 requirements.txt 里的软件包。
5. 运行 app_v2.py。

pip install -U huggingface_hub
hf download ysharma/OPF-Image-Anonymizer --repo-type space --local-dir OPF-Image-Anonymizer
cd OPF-Image-Anonymizer
pip install gradio==6.13.0
pip install -r requirements.txt
python app_v2.py

如何使用：把图片拖到页面上，或者从剪贴板粘贴。选择要隐藏的八个类别，然后检查黑条。拖动可以画一个黑条，点击可以选中，拖动可以移动，按 Delete 可以删除。保存 PNG，或者复制结果。

工具 | 作用
画布编辑器 | 在图片上画、选中、移动和删除黑条
类别开关 | 在侧边栏里逐个打开或关闭八种个人数据类型
anonymize_screenshot | Gradio API 调用，返回图片尺寸和一份框列表

想从 Python 里调用，README 给出了下面这段客户端代码。

from gradio_client import Client, handle_file
client = Client("YOUR_SPACE_ID")
result = client.predict(handle_file("screenshot.png"), api_name="/anonymize_screenshot")

示例：假设你粘贴了一张客服聊天截图。应用会找出客户姓名和邮箱地址，并各盖上一个黑条。你删掉一个遮住普通词语的黑条，然后保存 PNG。

新手与专家：个人信息指的是姓名、地址或账号这类内容。想试的话，打开 Space，放进任意一张截图，看看黑条落在哪里。在线使用不需要安装任何东西。

在底层，Tesseract 返回每个词和它的框，应用重建完整文字，并记住每个字符属于哪个框。过滤器用一次前向计算读完这段文字，上下文长度为 128k。检测到的字符区间会对回到词上，按行分组，再合并成带少量留白的矩形。因为框来自 OCR，它漏掉的词可能没被遮住，所以请检查结果。

你拖入或粘贴一张图片
OCR 找出每个词和它的框
隐私过滤器标出个人文字
被标出的词变成黑条
你编辑黑条，然后保存或复制

注意事项：

• License：apache-2，以 Hugging Face 上列出的为准
• Cost to run：没有提到。托管的 Space 使用 Hugging Face 的 zero-a10g 硬件
• Data it reaches：你的图片会发给后端做检测。编辑和导出都在本地进行，你还可以从剪贴板粘贴或复制到剪贴板
• Not for：不能当作脱敏的最终保证。黑条可以编辑，所以分享前请检查

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 点赞：20
• 构建方式：gradio
• 许可证：apache-2.0

链接

• Space：https://huggingface.co/spaces/ysharma/OPF-Image-Anonymizer
• 文件：https://huggingface.co/spaces/ysharma/OPF-Image-Anonymizer/tree/main

试用

在浏览器里打开这个 Space，或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。