Image Redactor

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name: image-redactor
description: 图片敏感信息脱敏（黑色矩形打码）。适用于发布前对任意含文字的图片进行遮盖：聊天截图、文档扫描件、网页截图、证件照、表单、代码/密钥截图、支付凭证、组织架构图等。可遮盖 AppID、IP 地址、手机号、身份证号、邮箱、真实姓名、账号密码、银行卡号、IBAN 等，并能对证件照/合照中的人脸自动检测并遮盖。 核心是「macOS Vision OCR 精确 bbox 定位 + 通用正则敏感字段识别 + 校验和降假阳性 + 可选人脸检测 + 打码（实心/模糊/像素化三样式）+ 像素级自验证」闭环：只盖敏感文字/人脸本身（节制打码），支持 dry-run 先检测后确认、JSON 自定义规则、批量处理 + 脱敏日志 JSON（审计留痕）、输出自动剥离 EXIF/GPS。 OCR 有盲区：**竖排文字**（架构图/思维导图导出图常见）Vision 会整列漏识，此时用 scripts/vtext_locate.py 走纯像素投影定位（找框线 → 切墨迹段 → 合并笔画得每字区间 → 换算安全矩形），横排竖排通用、不依赖任何 OCR。**内容缩略图与密排小字块也会整行漏识**，故交付前必做「残留反查」（已遮盖处抹白后重跑 OCR，读剩余文字）——只比对敏感词清单无法暴露未知残留。 需要遮盖**行内子串**（只盖「徐建新案件」里的姓名）时，**不要用 OCR 的逐字符 bbox**——Vision 给的是推进宽度、首尾相接（实测「燕」止于 278.8、「B」起于 282.1），比真实墨迹宽 10~20px，照它打码必啃相邻字；改用 scripts/row_substr.py：列投影切字 → 三档阈值（140/180/220）互校 → 目标字向左右取相邻空隙中点。 若目标位置压在**半透明叠加层**上（分享菜单弹出时整屏被遮罩压暗），用 sample_color() 采样底色后同色填充，避免在灰底上戳出黑洞。 多张截图脱敏后可一键拼接成一张（scripts/merge_images.py：横排/竖排 + 间隙 + 逐像素校验），供公众号、课件配图。 触发词：打码、脱敏、涂黑、敏感字涂黑、敏感信息遮盖、图片马赛克、敏感字段遮挡、图片隐私保护、竖排文字遮盖、截图拼接、图片合成一张、横版拼接。
license: MIT
metadata:
  slug: image-redactor
  displayName: 图片脱敏打码
  version: 1.7.0
  author: 陆凌燕（北京德恒（无锡）律师事务所）
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# 图片脱敏打码 Skill

## 目的

把图片中的敏感信息（AppID、IP 地址、手机号、身份证号、邮箱、真实姓名、账号密码、银行卡号、IBAN 等）以及人脸（证件照/合照）用黑色矩形遮盖，让图片可以安全发布到公开平台。核心价值是**像素级可验证**：打码后必须通过 numpy 采样确认敏感区域已为纯黑，而不是靠人工看图判断——实测「看图工具（Read 预览）显示的坐标」与「PIL 真实像素坐标」完全对不上（渲染有缩放/padding），只有像素采样是唯一可靠标准。

**本技能与图片类型无关**：聊天截图、文档扫描件、网页截图、证件照、表单、代码/密钥截图、支付凭证、组织架构图——任意含文字或人脸的图片都能处理。下文「聊天截图」只是最常见的示例场景，不是限制。

**两种定位通道**：① 有文字可识别 → Vision OCR 拿 bbox（快、准）；② OCR 整列读不出（竖排文字）→ `vtext_locate.py` 纯像素投影（不依赖 OCR）。两条通道的打码与验证流程完全一致。**行内子串**（一行里只盖几个字）另有专用通道：`row_substr.py` 列投影实测，不用 OCR 的字符框。

**交付形态**：可单张交付，也可把多张（如同一流程的连续截图）拼成一张——横排省纵向长度、竖排省横向宽度，按发布场景选（`merge_images.py`）。

## 触发场景

- 用户提供任意截图/图片，要求打码/脱敏/涂黑后再发布（公众号、SkillHub、课件、对外文档）
- 文档（docx/pptx/pdf）内嵌截图含敏感信息，发布前需要遮盖
- 证件照、表单、支付凭证等含姓名/证件号/账号的图片发布前遮盖
- 合照/证件照中需要遮盖人脸（保护无关第三人）
- 一批截图/图片需要一次性全部脱敏，并输出审计清单留痕
- 多张截图脱敏后要拼成一张（横排/竖排）插入公众号、课件
- 目标位置压在**半透明遮罩/叠加层**上（分享菜单、弹窗弹出态），打黑块会突兀
- 任何"图片里有个 AppID/IP/手机号/身份证号/邮箱/银行卡，帮我盖住"的需求

## 关键原则（P0）

1. **定位靠 OCR 精确 bbox，不靠肉眼、不靠文字带猜测**：优先用 macOS Vision 框架（`scripts/ocr_vision.swift`）一次拿到所有文字的像素坐标（x,y,w,h，左上角原点），中文识别准、灰色小字也能识别。肉眼/预览工具坐标不可信（渲染有缩放/padding）；纯 `scan_text_bands()` 文字带会把名字与时间戳、相邻小字合并，导致"整条黑杠"（2026-08-30 被否）。
1b. **OCR 有整类盲区，必须用像素投影兜底**：**竖排文字**（正立汉字纵向堆叠，组织架构图/思维导图导出图里极常见）Vision OCR 会**整列漏识**。**绝不能用"OCR 没读到"推断"图里没有敏感词"——漏识 ≠ 不存在**。凡 OCR 结果里出现"整个区块一个字都没读到"或"横向对不齐"的迹象，就切到 `scripts/vtext_locate.py` 走纯像素投影定位（不依赖任何 OCR，详见第一步补充）。
2. **打码后必须像素级自验证**：`verify_redaction()` 确认敏感区域灰度 <50（纯黑），再用「原图有深色像素、输出图该列完全未变」的 diff 复检逐行确认无漏盖（比只看残余行更可靠）。
3. **发布前从最终产物二次核验**：docx/pptx 嵌入的图片可能不是你以为的那张（python-docx 会重命名为 imageN.png），必须从最终文件里再提取一次图片做像素检查。
4. **节制打码（2026-08-30 用户拍板，适用所有图型）**：只盖敏感文字/人脸本身（紧贴的小矩形，padding 2-3px），**绝不拉整条文字带黑杠**——黑杠会遮住相邻有用内容，用户明确批评"看都看不清楚"。目标：让人看不清敏感信息即可，其他内容原样保留。
5. **校验和降假阳性（借鉴 ShotShield）**：银行卡走 Luhn、身份证走国标校验码、IBAN 走 mod-97。正则命中但校验不通过的，默认仍盖（隐私优先），可用 `require_valid=True` 在 dry-run 后自动剔除明显假阳性。无校验和的类型（手机号/邮箱/IP/姓名）不受此影响，避免漏盖。
6. **非文字敏感区也要盖（人脸）**：证件照、合照中的人脸用 `scripts/faces_vision.swift`（macOS Vision）检测并遮盖，弥补"只处理文字"的盲区。人脸默认实心黑块或模糊。
7. **聊天截图等含"消息内提及"的图，提及处同样要盖**：`@张三13800001234`、引用格式 `张三，李四 26：xxx`、撤回提示 `"张三…"撤回了一条消息` 等位置的人名/手机号同样是敏感信息，逐处用 bbox 覆盖；只盖名字本体，引号、冒号、正文保留。（此条为聊天场景特有启发式，其他图型无需套用。）
8. **示例数据纪律**：脱敏只用于遮盖真实数据，图内非敏感结构（菜单、tab、标题、表单框架）保留，保证教学/参考价值。
9. **行内子串的边界以列投影实测为准，不用 OCR 的字符框**：Vision 的字符 bbox 是**推进宽度、首尾相接**（实测「燕」止于 278.8、「B」起于 282.1），比真实墨迹宽 10~20px，照它加 padding 必啃相邻字。走 `scripts/row_substr.py`：列投影切字 → 三档阈值（140/180/220）互校，**三档段数一致才采信** → 目标字向左右各取相邻空隙中点；收尾复核「相邻字逐像素未变」。
10. **叠加层上打码用同色填充，不用黑块**：整屏被半透明遮罩压暗时（分享菜单/弹窗弹出态），黑块会在灰底上戳出突兀黑洞。先 `sample_color(path, box)` 采样底色（给一块不含文字的纯遮罩区），再 `redact(..., fill=底色)`；验证随之改为「区域灰度恒定 + 框外零改动」，禁用纯黑校验。
11. **盖不盖按「是否指向真实个人」判断，不按位置**：真名或含地名、单位（「王丽（乌鲁木齐）」）→ 盖；纯趣味网名（「酱香型律师」）＋图形化头像（九宫格群头像、无正脸照片）→ 保留。被屏幕边缘截断的昵称，黑块一直延到画面边缘；列表里的「来自×××」只盖姓名本体，保留「来自」。
12. **OCR 会误识，人名嫌疑处必须放大目视复核**：同一人名「王丽」曾被读成「王可」。绝不能只按 OCR 文本检索敏感词——那既漏掉被误识的真名，也漏掉整行没读到的内容。
13. **多图拼接的交付纪律**：横排省纵向长度、竖排省横向宽度，按发布场景选；间隙默认 24px 纯白，一律输出 PNG（黑块的纯黑经 JPEG 再压会漂移）；拼完必须逐像素回验「粘贴区 == 源图」+「接缝纯白」（`merge_images.py` 内置）。同内容不同分辨率的副本（剪贴板 jpg vs 目录原 png）取原 png。

## 工作流

### 第零步（推荐）：dry-run 先检测后确认

借鉴 Privacy-Mask 的"先检测后打码"安全阀。用 `auto_redact(..., dry_run=True)` 只跑识别、不落盘，把命中清单交给用户/自己复核，确认无漏盖、无误盖再正式打码。

### 第一步：定位敏感字段（推荐 Vision OCR）

1. 从输入提取图片：
   - 独立图片：直接给路径
   - docx：`python3 -m zipfile -e <file.docx> /tmp/unpack/` → 图片在 `word/media/`；用 XML 解析 `document.xml` 找 `rId → 段落` 映射确定图片位置
   - pptx：`zipfile` 解包 → `ppt/media/`
2. **Vision OCR 全量识别**：`cd <skill>/scripts && swift ocr_vision.swift <图>` 输出所有文字及其像素 bbox（`置信度|文字|x y w h`，左上角原点）。**核对识别覆盖率**：竖排文字会整列漏识，若发现"某个区块一个字都没读到"，走第一步补充的像素投影通道。
3. **语义筛选**：从 OCR 结果挑出敏感项（姓名、手机号、身份证号、AppID、IP、邮箱、银行卡等）及其 bbox。
4. **通用正则识别（推荐，尤其非聊天图型）**：`detect_sensitive()` 对 OCR 文本跑通用正则（手机号/身份证/邮箱/IP/银行卡/微信 AppID/IBAN 等），自动揪出结构化敏感字段；姓名走语义筛选或 `extra_names` 显式指定。

### 第一步补充：OCR 盲区（竖排文字）的像素投影定位

当 OCR 整列读不出文字时（典型：架构图里的竖排节点），用 `scripts/vtext_locate.py`——**全程不依赖 OCR**：

```bash
# 竖排：给出目标方框的大致窗口，脚本自己找框线、切字、算出目标矩形
python3 scripts/vtext_locate.py 手搓图.jpg --box 990,580,1090,880 --axis y --target 5-7
#   → 方框边界 left=1008 top=609 right=1068 bottom=858 / 切出 7 个字 / 矩形 (1026,752,1050,842)

# 横排（无边框卡片也行，会退化为"把窗口当框用"）
python3 scripts/vtext_locate.py 蓝色版.png --box 945,445,1070,485 --axis x --target 5-7
```

四步原理，缺一不可：

1. `find_frame()` **找方框四边** —— 竖排节点一般画在带边框的矩形里，框线是最稳的锚点。**只在窗口中段 50% 区间做投影**，否则框线占窗口比例被稀释（实测 250/300=0.83 就漏检）。找不到深色边框时退化为"把给定窗口当框用"。
2. `char_runs()` **沿阅读方向切墨迹段**（`min_px=1, gap=0`，尽量切碎）。
3. `char_cells()` **合并笔画得到"每个字"的区间** —— 合并后跨度 ≤ 最高单段高度×1.05 即视为同一个字被拆开的笔画。**这是"第几个字是敏感字"的唯一正确依据，不能直接数墨迹段**（横笔画字会被拆成多段）。
4. `target_rect()` **换算成安全矩形** —— 沿**阅读方向**避让相邻字（竖排避让上字的**下**边缘，不是右边缘），只留 1px 缓冲。

> 验算：本方法在 2026-09-11 组织架构图实战中，对 2 张图 × 4 个目标全部一次命中，并用「纯黑 + 原字墨迹 100% 覆盖 + 框外零改动」三重校验通过。

### 第二步：人脸检测（证件照/合照场景，可选）

5. 若图片含人脸需遮盖：用 `detect_faces(<图>)`（底层 `faces_vision.swift`，macOS Vision `VNDetectFaceRectanglesRequest`）拿到人脸像素 bbox，或直接在 `auto_redact(..., include_faces=True)` 中一并处理。人脸遮盖默认实心黑块（亦可用模糊）。

### 第三步：画矩形打码（节制）

6. 对每个敏感文字，以 OCR bbox 生成**紧贴文字的小矩形**：`(x-2, y-2, x+w+2, y+h+2)`。多段文字按各自 bbox 分段盖，不合并成长条。
6b. **行内子串**（只盖一行里的几个字）**不许**用 OCR 字符框算矩形，走 `row_substr.py --y 行带 --target 第几到第几个字`，它直接给出可用的矩形与相邻字避让依据；同一昵称在列表里重复出现时，墨迹 x 区间一致，量一次即可复用到每一处，只需逐行取 y。
6c. 目标压在半透明遮罩上时，先 `sample_color(path, 采样区)` 取底色，再 `redact(..., fill=底色)`。
7. 撤回提示行（`"张三…"撤回了一条消息`）：矩形左边界按 bbox 起点（含引号或紧贴名字），**别把开头几个字当成引号漏掉**；引号本身盖不盖均可，正文"撤回了一条消息"保留。（聊天场景特有）
8. 一次处理所有敏感字段 + 人脸后用 `redact()` 画黑色矩形（填充 (20,20,20)）。

> 一步到位：`auto_redact(path, out, ocr_items, extra_names=[...], include_faces=True, dry_run=...)` 已把"识别（含人脸）→ 打码 → 验证"串起来，返回输出路径、报告、矩形列表。

### 第四步：像素级自验证（必须）

9. `verify_redaction()` 检查：
   - ✅ 每个打码区域 min 灰度 < 50（纯黑）
   - ✅ 全图无"未打码的深色文字行"残留（输出行号，人工核对是否是非敏感结构）
10. **diff 复检（推荐）**：对每个敏感行，扫描「原图有深色像素但输出图该列与原图完全一致」的列（= 未被覆盖的文字残留），确认无漏盖
11. **残留反查（最强的一道，必做）**：把原图上**已遮盖区域填白**另存一张，对这张图重跑 OCR——返回的就是"全部未被遮盖的文字"。逐条核对，出现敏感项即为漏盖。这一步能抓到 OCR 第一遍**整行漏识**的条目（本技能 2026-09-13 实战即靠它抓到一条漏网行程），比"再跑一次 OCR 看敏感词在不在"更彻底：后者只能证明你**已知**的词没了，前者能暴露你**不知道**的词还在。
11b. **行带比对（可选，防"两遍都没读到"）**：残留反查的两次 OCR 总是行数不等（第二遍因分栏切分更碎，实测 78 vs 64 行），需排除"第一遍整行漏识、而那条恰好也被第二遍漏掉"。做法：解析两遍 OCR 的 `y+h` 行带，互查有无对方缺失的行带，**缺失数必须为 0**。为 0 即说明行数差异纯属重切分，不存在未识别的文字行。
12. 若仍有残留 → 补打码后重验，直到通过

### 第五步：交付前二次核验（发布到公开平台时必做）

12. 若图片嵌入 docx/pptx：从**最终产物**重新提取图片，重复第四步验证——确认嵌入的是脱敏版
13. 汇报：说明遮盖了哪些字段（含消息内 @提及/引用/撤回提示、人脸）、保留了什么结构、验证结果

### 第六步：拼接与交付（多图场景）

14. 按发布场景定方向：横排省纵向长度（适合手机阅读的流程对比），竖排省横向宽度；顺序即操作时序，倒序用 `--reverse`。
15. `merge_images.py 输出.png 图1 图2 [--direction h|v] [--gap 24]` —— 内置逐像素校验（粘贴区 == 源图、接缝纯白），报告里出现 ❌ 就不交付。
16. 拼接后再对**合成图**跑一次残留 OCR（`swift scripts/ocr_vision.swift 合成图.png`），确认拼装没有引入或暴露未遮盖的内容。

## 脚本用法（scripts/image_redact.py）

```python
from image_redact import (scan_text_bands, redact, verify_redaction,
                          parse_ocr, detect_sensitive, auto_redact,
                          detect_faces, redact_faces, load_config,
                          run_ocr, batch_redact, strip_exif)

# 1) 定位文字行
bands = scan_text_bands("截图.png")

# 2) 通用正则自动识别敏感字段（任意图型）
ocr_items = parse_ocr(open("ocr.txt").read())          # 或 parse_ocr(swift_output)
hits = detect_sensitive(ocr_items, extra_names=["张三"])
# hits: [(label, matched, (x,y,w,h), valid), ...]
#   label ∈ phone/id_card/email/ip/bank_card/wechat_appid/wechat_original_id/iban/name
#   valid: bool（通过校验和）/ None（该类型无校验和）。可用 require_valid=True 剔除未过校验的命中

# 3) 端到端：识别 + 人脸 + 打码 + 验证（dry_run 先检测不落盘）
out, report, boxes = auto_redact("截图.png", "截图_safe.png", ocr_items,
                                 extra_names=["张三"], include_faces=True)
print("\n".join(report))

# 4) 仅人脸遮盖（证件照场景）
out, report, boxes = redact_faces("证件照.png", "证件照_safe.png")

# 5) JSON 自定义规则（Privacy-Mask 风格，规则可配置）
patterns = load_config("my_rules.json")   # {"rules":[{"name":"MY_ID","pattern":"CUSTOM-\\d{8}","flags":["IGNORECASE"]}]}
hits = detect_sensitive(ocr_items, extra_patterns=patterns)

# 6) 三种打码样式：fill（默认，最强）/ blur（高斯模糊）/ pixelate（像素化）——后两者属弱脱敏
redact("截图.png", "截图_blur.png", [(x1, y1, x2, y2)], style="blur")

# 7) 批量脱敏 + JSON 脱敏日志（审计留痕）
results, log_path = batch_redact("截图目录/", "输出目录/", extra_names=["张三"])

# 8) 仅剥离 EXIF/GPS 元数据（不打码）
strip_exif("照片.jpg")   # → 照片_noexif.jpg

# 9) 采样遮罩/叠加层底色（供「同色填充」用，避免灰底上打黑块的突兀感）
fill = sample_color("截图.png", (20, 1560, 1170, 1613))   # box 顺序 x1,y1,x2,y2
redact("截图.png", "截图_safe.png", [(96, 1594, 904, 1613)], fill=fill)
```

- `scan_text_bands(path, dark_threshold=200, min_dark=8, gap=5)`：返回深色文字带 y 坐标列表
- `redact(path, out, boxes, fill=(20,20,20), style="fill")`：打码矩形（可多块）；`style` 支持 fill（实心，最强，可纯黑校验）/ blur（高斯模糊）/ pixelate（像素化）——后两者属弱脱敏，对外发布建议 fill；输出重存不回写 EXIF
- `verify_redaction(path, boxes=None, pure_black_max=50, residual_dark=120, min_px=8, style="fill")`：验证打码区纯黑 + 扫描未打码深色行；三阈值可调；非 fill 样式自动跳过纯黑校验
- `parse_ocr(text)` / `parse_ocr_line(line)`：解析 `ocr_vision.swift` 输出为 `(text, (x,y,w,h))` 列表
- `detect_sensitive(ocr_items, extra_patterns=None, extra_names=None, require_valid=False, config_path=None)`：正则识别；`require_valid=True` 仅保留通过校验和的命中；`config_path` 加载 JSON 规则
- `auto_redact(path, out, ocr_items, ..., require_valid=False, dry_run=False, include_faces=False, style="fill", face_script=None)`：识别→（人脸）→打码→验证 一步到位
- `detect_faces(image_path, script_path=None)` / `redact_faces(image_path, out, ...)`：人脸检测与遮盖（macOS Vision）
- `run_ocr(image_path, script_path=None)`：调 `ocr_vision.swift` 做 OCR（batch_redact 内部用，也可单独调）
- `batch_redact(sources, out_dir, ocr_items_map=None, ..., log_name="redact-log.json")`：批量脱敏（目录或路径列表），输出 `<原名>_safe.png` + JSON 脱敏日志（图片/输出/坐标/报告），供审计留痕
- `strip_exif(path, out=None)`：仅剥离 EXIF/GPS 元数据（重建像素重存），供"去元数据、不打码"场景
- `luhn_valid / iban_valid / cn_id_valid / validate(label, text)`：校验和函数，供 `require_valid` 调用
- `load_config(path)`：加载 JSON 规则 → `{name: compiled_regex}`

**可改的"脱敏规则"一览**（均非写死逻辑，按需调整）：
- 脱什么字段：编辑 `SENSITIVE_PATTERNS`、传 `extra_patterns`/`config_path`；语义类（姓名）用 `extra_names`
- 怎么打码：`redact/auto_redact` 的 `style`（fill/blur/pixelate）、`fill`（颜色）、`padding`（紧贴程度）；"节制小矩形 vs 整条黑杠"是 P0 原则，可按需放宽
- 验证严松：`verify_redaction` 的 `pure_black_max` / `residual_dark` / `min_px`
- 假阳性治理：`require_valid=True`（仅保留过校验和的命中）

### 竖排/无 OCR 文字定位（scripts/vtext_locate.py，纯像素投影）

```bash
python3 scripts/vtext_locate.py 图.png --box x0,y0,x1,y1 [--axis y|x] [--target 5-7]
# 输出：方框边界 / 朝向({upright|rotated}) / 墨迹段列表 / 每个字的区间 / 目标字的矩形
```

```python
from vtext_locate import (find_frame, char_runs, char_cells, ink_span,
                          guess_orientation, target_rect, diff_outside)

gray  = load_gray("手搓图.jpg")
frame = find_frame(gray, 990, 580, 1090, 880)      # → (left, top, right, bottom)
cells = char_cells(gray, frame, axis="y")          # → [(y0,y1), ...]，长度 = 字数
rect  = target_rect(gray, cells, frame, 5, 7, axis="y")   # 第 5~7 个字的安全矩形
oob, tot = diff_outside("原图.png", "输出.png", [rect])   # 框外改动应为 0
```

- `find_frame(gray, x0,y0,x1,y1, thr=120, ratio=0.9, band=0.5)`：找矩形框四边；找不到返回 `None`（调用方可退化为把窗口当框用）
- `char_runs(gray, frame, ..., min_px=1, gap=0, axis="y")`：**原始墨迹段**，段数 ≠ 字数，只用于刻画笔画分布
- `char_cells(gray, frame, ...)`：笔画合并后的**每字区间**，长度 = 字数，是"第几个字"的正确依据
- `ink_span(gray, y0,y1,x0,x1, thr=200, axis="x")`：墨迹跨度（阈值放宽到 200 才抓得住抗锯齿边缘）
- `guess_orientation(gray, runs, frame)`：判断字是正立还是整体旋转 90°（横笔画字的墨迹宽高比）
- `target_rect(gray, cells, frame, i_from, i_to, axis="y", pad=2, gap=0)`：换算安全矩形，沿阅读方向避让相邻字
- `diff_outside(src, out, boxes, tol=10)`：全图差异掩膜校验，返回 (框外改动像素数, 全图改动像素数)

### 行内子串边界（scripts/row_substr.py，横排一行内只盖几个字）

```bash
python3 row_substr.py 图.png --y 195,265 --x 112,700 --target 1-9
# 输出：三档阈值段数一致性 / 每字 x 区间 / 目标矩形 / 相邻避让依据
# 例：(121, 202, 479, 254) —— 盖「陆凌燕 BI4UMU」、保留「的知识库」
```

```python
from row_substr import load_gray, row_cells, stable_cells, substr_rect
gray = load_gray("图.png")
r = substr_rect(gray, 195, 265, 112, 700, 1, 9)     # 第 1~9 个字
redact("图.png", "图_safe.png", [r["box"]])
```

- `row_cells(gray, y0, y1, x0, x1, thr=180, gap=3)`：列投影切「每字」区间；同字合并规则 = 间距 ≤ gap 且合并跨度 ≤ 行高×1.05
- `gap` 实测取值：横排 CJK＋拉丁混排用 **3**；取 6 会把窄拉丁字母（B+I）并成一个「字」，取 2 会把 CJK 字拆成两半
- `stable_cells()`：三档阈值段数不一致 → 切分不可信，先调 `--x` 窗口或 `--gap` 重切
- `substr_rect()` 返回的 `box` 可直接喂 `redact()`，另含 `left_rule/right_rule` 说明边界依据
- 脚本会报「窄段」（宽度 < 行高一半，如 I/1/i）：段数可能少于字符数，按输出的 x 区间核对后再定 `--target`

### 多图拼接（scripts/merge_images.py）

```bash
python3 merge_images.py 输出.png 图1.png 图2.png 图3.png --direction h --gap 24
python3 merge_images.py 输出.png 图1.png 图2.png --reverse     # 逆序，右图放左
python3 merge_images.py 输出.png 图1.png 图2.png --dry-run     # 只看尺寸与位置
```

```python
from merge_images import merge_images, plan
out, report, ok = merge_images(["a.png", "b.png"], "合并.png", direction="h", gap=24)
```

- `direction`：`h` 横排（左→右）/ `v` 竖排（上→下）；画布边长取各图对应边的最大值
- 报告含每张图粘贴区一致性 + 接缝纯背景色检查；`ok=False`（退出码 1）即不可交付
- 一律输出 PNG：黑块的纯黑经 JPEG 再压会漂移

### Vision OCR 定位（scripts/ocr_vision.swift，macOS 内置框架）

```bash
swift ~/.workbuddy/skills/image-redactor/scripts/ocr_vision.swift 截图.png
# 输出：置信度|文字|x y w h   （像素坐标，左上角原点）
```

- 基于 VNRecognizeTextRequest（recognitionLanguages: zh-Hans + en-US），中文昵称/手机号识别准，bbox 精确到像素。**对任意含文字图片都有效**，不限聊天截图。**但对竖排文字整列失效**，见第一步补充。
- **定位优先级：Vision OCR > vtext_locate 像素投影（竖排/OCR 失效时） > scan_text_bands + x_profile > 肉眼/预览**（前几者均可像素验证，肉眼坐标不可信）

### 行内子串定位（scripts/ocr_chars_vision.swift，需要"只盖一句话里的两个字"时用）

整条 bbox 只能盖整行。要遮盖**行内子串**（`徐建新案件` 只盖「徐建新」、`2025-6206（何玉）` 只盖案号与姓名、`9 月 案号2025-6206何玉 贺法官0519-81597109 书记员` 只盖其中四项），必须拿到**每字符**坐标：

```bash
swift ~/.workbuddy/skills/image-redactor/scripts/ocr_chars_vision.swift 截图.png
# ITEM <idx> <整行文字> x y w h
# CHAR <item_idx> <char_idx> <字符> x y w h      （左上角原点，像素坐标）
```

底层用 `VNRecognizedText.boundingBox(for: Range<String.Index>)` 逐字符取值。取子串矩形 = 该子串覆盖的字符框求并集：

```python
# 找到子串在行内的字符区间 → 并集 → 外扩 PAD
s = text.find("徐建新"); cells = range(s, s + 3)
```

三条硬规则：

1. **空格/零宽字符的框会给 x=0**（Vision 不返回它们的几何），求并集时必须丢弃 `w<=0 or h<=0` 的字符框，否则整块矩形会被拉到图像左边缘。
2. **PAD 取 2px**（2x 视网膜截图下抗锯齿光晕约 2px）。取 3px 会啃到紧邻的字（如单字目标 `严`／`王` 夹在两个 CJK 字之间，字距仅 ~25px）。
3. **单字目标（法官姓氏「严」、主任姓氏「王」）只盖姓，保留「法官」「主任」**——既去掉身份，又留下可读的职务语义，符合"节制打码"。

### 人脸检测（scripts/faces_vision.swift，macOS 内置框架）

```bash
swift ~/.workbuddy/skills/image-redactor/scripts/faces_vision.swift 证件照.png
# 输出：x y w h   （每行人脸一个框，像素坐标，左上角原点）
```

- 基于 `VNDetectFaceRectanglesRequest`，与 OCR 同源，无需额外 pip 依赖。用于证件照/合照的人脸遮盖。

## 设计借鉴（外部同类技能）

本技能的校验和、人脸检测、dry-run、规则可配置等能力，参考了以下公开实现的优秀思路（已按本地优先、隐私优先原则改造，非直接搬运）：

- **ShotShield（GitHub / Raresney）**：校验和降假阳性（Luhn / IBAN mod-97）、人脸检测、导出剥离 EXIF。→ 借鉴了校验和与人脸检测。
- **Privacy Mask（GitHub / fullstackcrew-alpha）**：47 条正则、dry-run 先检测后打码、JSON 可配置规则。→ 借鉴了 dry-run 与配置化。
- **PII Detection & Masking System / AutoRedact / Image PII Redactor（GitHub）**：像素化/模糊多打码样式、批量处理、脱敏日志 JSON。→ 借鉴了多样式、批量与审计日志。
- **HaS Anonymizer（腾讯玄武实验室 / SkillHub / ClawHub）**：官方本地脱敏基准，中文场景（身份证/银行卡/发票）。→ 作为能力对标基准。

## 踩坑记录（2026-08-22 实战）

- **预览工具坐标误导**：Read/预览渲染图时有 padding 和缩放，视觉 y 坐标与 PIL 像素 y 坐标偏差可达数百像素。第一次打码按视觉坐标画矩形，AppID/IP 全部没盖住。**结论：一切以 numpy 扫描的 y 坐标为准。**
- **缩略图不能作为验证依据**：Read 显示"仍有明文"可能只是渲染错觉；反过来，"看起来盖住了"也不代表像素是黑的。唯一标准：采样该区域灰度值。
- **嵌入图片会被重命名**：python-docx 把源图 `xxx_safe.png` 重命名为 `word/media/image2.png`，不能凭文件名判断嵌入的是不是脱敏版，必须从 docx 提取后重新做像素检查。
- **真实案例**：公众号后台截图含真实 AppID、原始 ID、API IP，发布前不脱敏 = 隐私泄露事故。

## 踩坑记录（2026-08-30 微信聊天截图实战，四轮迭代）

- **整条黑杠被否**：第一版按 scan_text_bands 的"文字带"画全宽矩形，把时间戳、群名、相邻小字全盖成一道黑杠，用户批评"打成一道黑杠，看都看不清楚"。**结论：y 区间可参考文字带，但 x 必须收窄到名字文字本身，只盖让人看不清即可。**
- **easyocr 不可依赖**：首次安装 easyocr 后下载检测模型连国外站点超时（TimeoutError），模型下载失败直接报错，不适合本机。
- **tesseract 识别灰色小字差**：微信昵称是灰色小字（约 10px 高），tesseract(chi_sim) 几乎识别不出，bbox 也拿不到，无法用于昵称定位。
- **macOS Vision 是正解**：Swift + VNRecognizeTextRequest（zh-Hans），昵称、手机号、@提及、撤回提示全部高置信识别，bbox 精确到像素。`swift ocr_vision.swift 图.png` 一条命令出全部文字坐标。
- **"张三"3字漏盖事故**：撤回提示行 `"张三13800001234 ××公证处"撤回了一条消息`，开头引号仅 ~8px，把 "张三"（31px）误判为引号，矩形左边界少算 36px，名字漏在外面，用户复检发现。**结论：矩形边界以 OCR bbox 为准，不要靠字宽估算。**
- **diff 复检法**：打码后用「原图有深色像素、输出图该列与原图完全一致」扫描残留文字（未被覆盖的列），逐行确认无漏盖——比 verify_redaction 的残余行提示更精确。
- **消息内提及是漏盖重灾区**：@提及、`名字：正文` 引用格式、撤回提示三处都藏名字，视觉上不易察觉，必须靠 OCR 全量识别后逐个筛。

## 踩坑记录（2026-09-11 组织架构图 / 竖排文字实战）

**场景**：集团组织架构图两张（一张生成版横排、一张思维导图手搓版部分竖排），用户只要求涂黑「采购一部**海普尔**」「采购二部**海宇**」的商号。敏感范围有歧义时先问清楚，不要自行扩大。

### 一、OCR 盲区

- **漏识 ≠ 不存在**：`ocr_vision.swift` 对竖排文字**整列漏识**——本例两张同源图分别漏了 3 处、7 处。绝不能凭 OCR 结果干净就断定"图里没有敏感词"。
- **两张同源图互为线索**：竖排那张读不出的字，可用横排那张的 OCR 结果校准待盖文字内容。但要交叉验证——本例是"字数段数比对"确认了竖排 7 段 = 7 字 = 「采购一部海普尔」。

### 二、像素投影定位（已封装为 vtext_locate.py）

- **找框线必须只看窗口中段**：拿整个窗口算"某列深色像素占比"，框线只覆盖窗口一部分，占比被稀释（实测 250/300 = 0.83 就漏检）。改成只在窗口中段 50% 区间投影，占比≈100%。
- **"段数 ≠ 字数"**：横笔画字会被拆成多条细段——「一」是一条 h≈4 的细段，「二」是两条。本例竖排「采购二部海宇」切出 7 段却只有 6 个字。**凡按"第几个字"定位，必须先做笔画合并**，直接数段会导致目标字整体错位一格。
- **不要用步距网格切字**：字距网格的相位会累积漂移，「二」的第二横在 4 个字之后就漂进下一格，把字切错。笔画合并只看局部、不累积误差。
- **`min_px` 必须取 1**：阈值取 2 时，「一」的每列只有 1 个像素低于阈值（其余是抗锯齿灰），整条被丢弃 → 字数少 1、后续序号全错。
- **横竖排的切段参数天然冲突**：横排 CJK 字间距只有 1~2px，竖排有 6~8px，同一个 `gap` 必有一个切不对。解法是**统一用最细参数（min_px=1, gap=0）尽量切碎，再靠笔画合并拼回字**——合并规则能吸收"过度切分"，而"切不碎"无法补救。
- **竖排不要按 x 方向避让相邻字**：竖排各字左右居中、共用一个 x 区间；若照横排逻辑防"压到前一个字的右边缘"，矩形会被推到旁边字身上。避让必须沿**阅读方向**（竖排避让上字的下边缘）。
- **避让只留 1px 缓冲**：留 2~3px 会把自己这个字的抗锯齿左边缘留在框外，自检「原字墨迹 100% 覆盖」不过关；不留又可能啃到相邻字。1px 是实测平衡点。

### 三、验证与交付

- **横排图用「OCR 读残缺」反证**：打码后重跑 OCR，`采购一部海普尔` 变成 `采购一部`、`采购二部海宇` 变成 `采购二部`，即证明后几字覆盖完整、前几字未受损——比单看坐标更硬。
- **竖排图没有 OCR 兜底**，改用两条硬校验：① 原字墨迹像素 100% 落入纯黑区；② 打码框外紧邻 4 列与原图逐像素完全相同（证明没啃到相邻字、也没留下抗锯齿残影）。
- **全图差异掩膜校验（最省事的一道保险）**：`|原图-输出| > 10` 的像素必须全部落在预设矩形内，即"只动了该动的地方"。已封装为 `diff_outside()`。
- **交付物格式**：脱敏结果一律另存为 PNG（无损），不要把 JPEG 再压一遍——黑块的"纯黑"可能在压缩中漂移，且原始像素已不可逆丢失。

## 踩坑记录（2026-09-15 合同翻译截图实战）

**场景**：WorkBuddy 翻译界面截图，右侧是《转让协议 ASSIGNMENT AGREEMENT》全文预览，要盖公司名与合同编号。

### 一、公司名口径按「类别」执行，不按「位置」

- 合同/协议类文书里，当事人**简称会反复出现十几处**（本例「百泰克」13 处、「E&E」12 处），全称只出现在首部。**只盖全称 = 等于没盖**：正文里「百泰克应承担…」「由 E&E 推荐…」照样把人认出来。
- 判据：一旦把「公司名」列入遮盖范围，就要把**全称 + 简称 + 印章里的商号写法**全部盖掉，正文其余句式保留（脱敏合同本来就是这个样子，读者不会觉得异常）。这类图的演示价值在"翻译通顺"，不在当事人是谁。
- **英文名跨行是最容易漏的**：`Bioteke / Corporation （Wuxi） Co.， Ltd.` 被 Vision 切成两条 ITEM，单条正则谁都不匹配，必须拆成 `Bioteke`（上一行）与 `Corporation （Wuxi） Co.， Ltd.`（下一行）两条模式分别匹配。
- **印章文字要单独写模式**：`百泰克生物技术 CORPORATION（WUXI）有限公司•无锡`、`百泰克生物技术 CORPORATION （WUXI）有限公司` 两种写法（有无空格、有无「•无锡」）都要覆盖；只匹配「百泰克」会留下「CORPORATION（WUXI）有限公司」明文。
- 编号取 `[A-Z]{2}/CF2210-\d+` 正则整体匹配，别只盖数字——`BJ/` 前缀也是标识的一部分。

### 二、脚本缺陷（已修）

- `verify_redaction()` 对 float 坐标的矩形直接切片，报 `TypeError: slice indices must be integers`。字符级/并集算出的矩形天然是 float，已在函数内加 `int()` 强转。同理 `redact()` **只返回输出路径**，不要按三元组解包。

### 三、验证四道（可复制）

1. 纯黑：逐块 `min(gray) < 50`。
2. 差异掩膜：`|原图-输出| > 10` 的像素必须全落在矩形内（切片用 `[y1:y2+1, x1:x2+1]` 补上右下边界）。
3. 残留反查：抹白已盖区重跑 OCR，grep 敏感词应为 0 命中。
4. 行带比对：两遍 OCR 的行带互查缺失数为 0，排除整行漏识。

## 踩坑记录（2026-09-13 律师工作台 / 案卷台截图实战）

**场景**：两张法律工作软件截图（工作台日历 + 案卷台文档预览），要遮盖当事人姓名、案号、法院名、电话、公司名，同时遮盖个人行程。

### 一、整行漏识：OCR 清单不是全集

- 日历某单元格有三行行程，OCR 只报了第一行和第三行，**中间一行 `09:30 青龙湾 → 宁国东段` 整行漏识**。若只按 OCR 清单打码，这一行行程就会原样发出。
- **根因**：Vision 对密集小字块的召回不稳定，同行相邻的几行可能被合并或整条丢弃。
- **对策**：交付前必做「残留反查」（见第四步第 11 项）。本例反查一次即定位并补盖，坐标取自反查图的 OCR 结果。

### 二、缩略图是真盲区（最容易漏）

- 文档预览栏里的**页面缩略图**（本例 214×302 px）：在原图尺寸下 OCR 一个字都读不出，"看起来没内容"；但**放大 5 倍后法院名、案号、当事人姓名、住址栏、页脚地址电话全部可辨认**。
- **陷阱**：以"OCR 没读到"推断"缩略图无敏感信息"是错的。任何**内容缩略图**都必须当成待遮盖区。
- **对策**：整页内容遮盖，四周**只留 4px 白边**——留白边是为了让缩略图仍读得出"这是一页纸"，不留会让它和背景糊成一块。白边不能留宽（≥8px 时页脚最左侧笔画会露在框外）。
- **测量页面边界的方法**：不要目视估算。按行/列统计「近白像素占比 > 50% 的行 / > 85% 的列」，即得页面的真实上下左右边界；再叠加一个"页底灰度线"检查，把框一直压到页面下边框，**否则页脚的地址/电话会露在框下**（本例第一版就栽在这里）。

### 三、印章要一并处理

- 文书末尾的**红色法院印章**含院名弧段。文字里的法院名已遮盖、印章却露着，等于白遮。
- **定位**：`(r>110) & (r-g>40) & (r-b>30)` 取红像素，限定在文档预览区内求包围盒，再放大目视确认露出的字符范围。

### 四、验证三件套（缺一不可）

1. **纯黑**：所有遮盖区 `min(gray) < 50`。
2. **差异掩膜**：`|原图-输出| > 10` 的像素必须**全部**落在预设矩形内（"只动了该动的地方"）。⚠️ PIL 的 `rectangle` **含右/下边界**，掩膜切片要用 `[y1:y2+1, x1:x2+1]`，否则每个框都会报出 ~2×(w+h) 个"框外改动"假警报。
3. **残留反查**：已遮盖处抹白 → 重跑 OCR → 逐条核对剩余文字。含"结构化敏感词清单"比对时，**清单只能证明已知词消失，不能证明无新敏感词**，所以剩余文字仍须人工通读一遍。

### 五、口径先问清

本例用户选择「全面脱敏 + 保留本人姓名 + 个人日程一并遮盖」。**"全面"与"保留"的边界因人而异**（本人姓名、法院名、机构名、个人生活日程都属于会分叉的项），动手前用选择题问清，比打完再返工便宜。


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