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Image Face Ratio Filter
ASecurity图像人脸面积比例过滤器。过滤以保持面面积比在特定范围内的样本。 本SKILL使用依赖data_juicer,请在调用前安装好python环境并安装data_juicer,你可用以下指令进行安装: pip install py-data-juicer 当用户提到过滤图片、人脸占比、面部面积比例、图片人脸区域筛选、按人脸占比过滤等需求时使用此skill。
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- Added September 11, 2026
Security analysis
92/100- Installs packages at runtime which could introduce malicious dependencies
Pro scans all 5 files and shows the line behind each finding
npx -y skills add cas-bigdatalab/piflow --skill image_face_ratio_filter --agent claude-codeAre you the author of Image Face Ratio Filter?
Add the live security badge to your README. It updates with every re-scan.
[](https://www.skillsdirectory.com/skills/cas-bigdatalab-image-face-ratio-filter)---
name: image_face_ratio_filter
description: |
图像人脸面积比例过滤器。过滤以保持面面积比在特定范围内的样本。
本SKILL使用依赖data_juicer,请在调用前安装好python环境并安装data_juicer,你可用以下指令进行安装:
pip install py-data-juicer
当用户提到过滤图片、人脸占比、面部面积比例、图片人脸区域筛选、按人脸占比过滤等需求时使用此skill。
name_zh: 图像人脸面积比例过滤器算子
input_params:
- name: input_path
type: string
required: true
description: 输入数据文件路径(JSON/JSONL格式)
- name: output_path
type: string
required: true
description: 输出数据文件路径(JSONL格式)
- name: min_ratio
type: float
required: false
default: 0.0
description: 最小人脸面积比例
- name: max_ratio
type: float
required: false
default: 0.4
description: 最大人脸面积比例
- name: any_or_all
type: string
required: false
default: any
description: 过滤策略(any/all)
- name: num_proc
type: int
required: false
default: 1
description: 并行处理的进程数
output_params:
- name: output_path
type: jsonl_file
description: 过滤后的JSONL文件,包含人脸面积比例在指定范围内的样本
tag: 数据筛选
publisher: COMMUNITY
---
## 功能概述
该算子用于过滤人脸面积占比在指定范围内的图像样本。计算图像中最大人脸区域与图像总面积的比值,支持多种过滤策略:
- `any`: 任意一张图像符合条件即保留
- `all`: 所有图像都符合条件才保留
## 核心参数
| 参数 | 类型 | 必填 | 默认值 | 说明 |
|------|------|------|--------|------|
| input_path | string | 是 | - | 输入数据文件路径 (JSON/JSONL格式) |
| output_path | string | 是 | - | 输出数据文件路径 (JSONL格式) |
| min_ratio | float | 否 | 0.0 | 最小人脸面积比例 |
| max_ratio | float | 否 | 0.4 | 最大人脸面积比例 |
| any_or_all | string | 否 | 'any' | 过滤策略:'any' 或 'all' |
| num_proc | int | 否 | 1 | 并行处理的进程数 |
## 输入数据格式
输入文件应为 JSON 或 JSONL 格式,每行包含一个样本,样本需包含 `images` 字段:
```json
{"images": ["/path/to/image1.jpg", "/path/to/image2.jpg"]}
```
也支持空图片列表:
```json
{"text": "some text", "images": []}
```
## 输出数据格式
输出为 JSONL 格式,每行一个符合条件的样本。
## 使用示例
### 命令行调用
```bash
python scripts/run_image_face_ratio_filter.py \
--input_path /path/to/input.jsonl \
--output_path /path/to/output.jsonl \
--min_ratio 0.4 \
--max_ratio 1.0 \
--any_or_all any
```
### 参数说明
- `--input_path`: 输入文件路径
- `--output_path`: 输出文件路径
- `--min_ratio`: 最小人脸面积比例(默认0.0)
- `--max_ratio`: 最大人脸面积比例(默认0.4)
- `--any_or_all`: 过滤策略,默认any
- `--num_proc`: 并行进程数,默认1
## 注意事项
1. 输入文件中的图像路径应为有效且可访问的文件路径
2. 依赖 opencv-python 进行人脸检测,请确保已安装
3. 处理大量数据时可适当增加 num_proc 提高效率Files in this skill
- SKILL.md
- assets/icon.png
- scripts/example_input.json
- scripts/run_image_face_ratio_filter.py
- skill.json
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