moviepy音视频剪辑：使用autoTrack、manual_tracking+headblur实现半自动追踪人脸打马赛克

一、引言

在《moviepy1.03音视频剪辑：使用manual_tracking和headblur实现追踪人脸打马赛克》介绍了使用手动跟踪跟踪人脸移动轨迹和使用headblur对人脸进行打马赛克。

实际上，moviepy除了使用manual_tracking手动追踪，另外还提供了autoTrack自动追踪的方式，该方式提供需要匹配的跟踪对象的图像数组，自动在剪辑对应帧中去查找跟踪对象。对于一个较长的剪辑来说，自动追踪可以避免选择多个帧来手动跟踪目标对象。

对一个较长剪辑来说，结合手动跟踪和自动跟踪实现一种半自动跟踪的方式追踪人脸打马赛克是一种相对来说节约操作时间的方式，本文将介绍这种方式的实现。

二、实现思路

要实现半自动跟踪，首先必须取得匹配的模板图像，半自动跟踪的思路就是通过手工方式获取需要跟踪的模板图像。具体实现步骤如下：

1、确认视频中需要跟踪对象的关键位置时间点，这些点跟踪对象的人脸图像较前一刻有比较大的变化，如正脸、侧脸、大图像、小图像等情况。将这些点（t1、t2、t3…，tn）分别作为手动跟踪选择目标对象的关键点；

2、对每个关键点调用manual_tracking获取跟踪对象的中心位置，并将对应范围的图像记录到需要匹配的模板图像列表中；

3、将要跟踪剪辑的时间段（traceStartPos----traceEndPos）按照关键点分隔成多个剪辑，分别与上步保存的模板图像进行匹配跟踪和模糊化，得到的新剪辑进行保存；

4、将模糊后的所有剪辑进行拼接，并与原剪辑中没进行模糊化的部分进行拼接，最后输出新剪辑即是半自动人脸根据并打马赛克的剪辑。

三、实现代码

3.1、获取跟踪对象指定时刻跟踪位置对应图像