*场景：互联网 / 后端开发，自建服务运维。*

## 起因

我在整理一批内部素材时，遇到一件很机械但很磨人的事：同一台设备截下来的一批图，需要把几个固定区域——设备名、网络标识、虚拟 IP——盖掉。这些东西位置固定，但在每张图里又不完全一样，属于"该遮但得挨个找"的典型场景。这批图来自同一台设备，构图同源，所以敏感区的相对位置大致可预测，只是绝对像素会飘。

如果只有一两张，截图工具随手一涂也就过去了。问题是这是一整批，十几二十张。手动涂慢是其次，**更可怕的是漏涂**——眼睛一花就过去了，发出去才发现某张忘了遮，回头还得挨张重来。而且手动涂没法保证每张遮得一样大、一样正，批量场景里一致性也是个问题。

我决定写个小工具，把"打码"变成一条命令，配好一次就能复用到底。目标就两个：快，而且不漏。手动涂还有一个隐性成本是一致性——人手涂的色块大小、深浅、位置每次都略有出入，批量出图时观感参差不齐，而工具可以做到每张一模一样，这一点在要对外发的素材里尤其重要。

## 第一回合：从像素坐标到比例坐标

最初版本很朴素，我直接记下每块马赛克在图上的像素坐标，用 Pillow 填色块：

```python
from PIL import Image, ImageDraw

def mask_pixel(img, boxes):
    d = ImageDraw.Draw(img)
    for (x0, y0, x1, y1) in boxes:
        d.rectangle([x0, y0, x1, y1], fill=(0, 0, 0))
    return img
```

写完跑第一张，没问题。换一张分辨率略不同的图，全偏了——像素坐标对不上新图的尺寸，码遮到了别的地方。批量处理里这等于废掉一半。

我改成了**0~1 的比例坐标**：每个遮盖块用相对宽度、高度描述，再按实际图尺寸换算成像素。一份配置就能套到不同尺寸的图上，这是整个工具的核心，也是它能在整批图里复用的原因。

```python
def ratio_to_pixel(img, rb):
    w, h = img.size
    (rx0, ry0, rx1, ry1) = rb
    return int(rx0 * w), int(ry0 * h), int(rx1 * w), int(ry1 * h)

def mask_ratio(img, ratios):
    d = ImageDraw.Draw(img)
    for rb in ratios:
        d.rectangle(ratio_to_pixel(img, rb), fill=(0, 0, 0))
    return img
```

这样一来，只要图的构图一致，分辨率高一点低一点都不影响遮盖位置，码永远落在同一个相对区域。

## 第二回合：三个子命令，重点是校验

工具最后做成三个子命令，分工明确：

| 子命令 | 作用 |
|---|---|
| `mask` | 按配置给单图打码（填充色块） |
| `stack` | 把两张同尺寸图叠加比对，校验位置是否对齐 |
| `crop` | 裁剪出局部，用于人工复核 |

`stack` 是我后来补上的关键能力。问题出在"打了偏"——码遮是遮了，但偏了几像素，敏感信息露了个边。单看一张图很难发现，尤其是色块和大片背景色接近时。思路很简单：把"已打码图"和"原图"做像素差，或者半透明叠加，人眼一眼就能看出码有没有打偏。

```python
def stack_diff(a, b):
    pa, pb = a.convert("RGB").resize(b.size), b.convert("RGB")
    w, h = b.size
    base = Image.new("RGB", (w, h))
    for x in range(w):
        for y in range(h):
            base.putpixel((x, y), tuple(
                abs(ca - cb) // 2
                for ca, cb in zip(pa.getpixel((x, y)), pb.getpixel((x, y)))
            ))
    return base
```

`crop` 则用来把某个遮盖块单独裁出来放大，确认确实盖严了，不用整张图盯。

## 踩到的坑

**坑一：像素坐标换图就偏。** 上文已说，靠比例坐标解决。

**坑二：自动识别红色区域会误检。** 我曾想"省事"——按颜色找红色区域自动打码。结果顶部状态栏有个红点图标，被当成要打码的区域一起涂了。结论很直接：**固定区域就直接给坐标，别搞自动识别**，识别只会增加误判，而且误判发生在你最不容易复查的地方。

**坑三：切片赋值坐标顺序写反。** 有一次 Pillow 切片赋值时把 `(y0:y1, x0:x1)` 写成了 `(x0:x1, y0:y1)`，码直接打到画面外，图没遮住还报错。补上 `stack` 校验环节后才再没漏过。

## 结果

最终 19 张成品图全部处理完，位置经 `stack` 人工核对无偏移。一份比例坐标配置，从第一张复用到最后一张，没有一张需要回炉。

## 三条经验

**第一，批量打码要"配置化"。** 把遮盖区域写成一份相对坐标配置，一次配置、多图复用，比记忆像素坐标稳得多，也经得起换图。

**第二，固定区域别上自动识别。** 颜色/形状识别在固定打码场景里带来的误检，比它省下的功夫更烦人，直接给坐标最直接。

**第三，加了校验环节才敢放心。** `stack` 这种"打了偏能看出来"的复核，是批量处理不漏涂的最后一道保险，没有它我不敢批量发。配置化负责"快"，校验负责"没错"，两样齐了，批量打码才从体力活变成可信的流程。

---

*本文记录的是实际调试过程，所有命令行输出和错误信息都来自真实测试。*

#WorkBuddy #AI办公![md24-1-打码三个子命令.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12646891/d90258f24d97b1c1ea979e1ca6fd2786.png)![md24-2-比例坐标换图不偏.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12646891/2eefa5dc2aa471e3da0113c74e28771d.png)![md24-3-踩坑校验兜底.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12646891/c691ece8a7b4032f3ed2f1c864ab9da3.png)

我在整理一批内部素材时，遇到一件很机械但很磨人的事：同一台设备截下来的一批图，需要把几个固定区域——设备名、网络标识、虚拟 IP——盖掉。这些东西位置固定，但在每张图里又不完全一样，属于"该遮但得挨个找"的典型场景。这批图来自同一台设备，构图同源，所以敏感区的相对位置大致可预测，只是绝对像素会飘。

用 Pillow 写一个命令行打码工具：比例坐标 + 跨图校验

开发工具

后端

测试

用比例坐标配置化打码，结合Pillow工具实现批量遮盖设备敏感信息，支持stack像素比对与crop局部复核，彻底解决手动涂改漏涂、错位及一致性差问题。

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