怎麼用
- 按「選圖片」或把圖片拖進來。
- 選遮蔽方式：馬賽克、模糊或塗黑；馬賽克和模糊可以用滑桿調強度。
- 在圖上用滑鼠或手指拖曳，框出要遮的矩形，放開後立刻套用。可以連續框很多個地方。
- 框錯了按「復原」，一次復原一個動作；復原過頭可以按「重做」，想全部重來按「全部還原」。
- 選 JPG 或 PNG，按「下載圖片」。
馬賽克、模糊、塗黑差在哪
- 馬賽克：把區域切成方塊，每個方塊填成這塊的平均色。方塊越大，細節越少，強度數字越大方塊越大。
- 模糊：把區域內的像素和周圍平均，看起來像失焦。這裡用連續三次的方框模糊，效果接近高斯模糊。
- 塗黑：把區域整塊填成純黑，原本的內容完全不留。
敏感資訊，請用塗黑
馬賽克和模糊都不是真的把資訊刪掉，只是把它變得不好看。強度太低時，有人可以用軟體把文字或臉大致還原出來；研究也顯示，機器學習在部分情況下能從模糊或馬賽克的圖片中辨認出原本的人臉、物件與手寫數字。如果你要遮的是身分證字號、車牌、住址、電話、銀行帳號、簽名、條碼或 QR Code，請用「塗黑」。塗黑的區域是純色，沒有任何原圖資訊，輸出的檔案裡也找不回來。
即使是臉，如果只是不想讓路人入鏡，馬賽克強度調高一點通常就夠；若是要保護特定人的身分，建議也用塗黑。
人臉偵測
如果你的瀏覽器有提供原生的人臉偵測（Shape Detection API 的 FaceDetector），頁面上會多出「自動偵測人臉並套用」的按鈕，按下去會在偵測到的每張臉的位置加上目前選的效果。偵測在你的裝置上執行，不會把圖片送出去。目前不是每個瀏覽器都有這項功能，沒有的話就不會顯示這個按鈕，請自己框選。自動偵測不保證找到所有的臉，下載前請檢查。
圖片在哪裡處理
讀圖、遮蔽、輸出都用你裝置上的瀏覽器完成，不經過本站伺服器，關掉網頁後也不會留下任何圖片。輸出的圖片是重新畫出來的，原檔的 EXIF（拍攝時間、機型、GPS 位置）不會跟著帶過去。
常見問題
圖片會上傳到伺服器嗎？
不會。選圖、打馬賽克、模糊、塗黑和輸出全部在你的瀏覽器裡完成，圖片從頭到尾沒有離開你的手機或電腦，本站伺服器收不到任何圖片。頁面只會記錄你按了哪個按鈕，不會記錄檔名或圖片內容。
馬賽克和模糊有可能被還原嗎？
有可能，強度越低越有可能。馬賽克和模糊是把細節平均掉，並沒有把資訊完全丟光，有研究顯示，用機器學習可以從打了馬賽克或模糊的圖片中，辨認出原本的人臉、物件與手寫數字（McPherson 等人，2016，arXiv:1609.00408）；網路上也有專門還原低強度馬賽克文字的工具。所以身分證字號、車牌、住址、帳號、簽名這類敏感資訊，請選「塗黑」：把該區域整塊換成純黑，原本的像素資料不會留在輸出的檔案裡。
什麼時候用馬賽克、模糊，什麼時候用塗黑？
要擋住一個人的臉、一般的背景人物，讓人看不出是誰、但畫面看起來還自然，用馬賽克或模糊就夠，強度調高一點。要擋住的是文字、數字、條碼、QR Code、簽名、車牌這類「讀得出來就出事」的資訊，一律用塗黑。不確定的時候也選塗黑，最保險。
手機上怎麼框選？頁面會跟著捲動嗎？
用手指在圖上拖曳就能框出一個矩形，放開後立刻套用目前選的效果。為了讓拖曳不會變成捲動頁面，手指在圖片上滑動時頁面不會跟著動，要捲動頁面請滑圖片以外的地方。框錯了按「復原」，一次復原一個動作。如果要處理整張圖，可以按「套用到整張圖」。
「自動偵測人臉」是什麼？為什麼我看不到這個按鈕？
它用的是瀏覽器內建的 FaceDetector（Shape Detection API），人臉是在你的裝置上偵測，不會把圖片送出去。但目前不是所有瀏覽器都有提供這項功能，有的要在瀏覽器的實驗功能裡手動開啟，所以沒有提供的瀏覽器上，我們就不顯示這個按鈕，你仍然可以自己框選。即使有偵測，也可能漏掉側臉、很小的臉、戴口罩或被遮住的臉，下載前請自己再檢查一遍。
輸出的圖片還有拍攝地點（GPS）和機型等 EXIF 資料嗎？
沒有。這個工具是把圖片重新畫出來再輸出，原檔的 EXIF（拍攝時間、機型、GPS 位置）不會帶到新檔，分享到網路上比較放心。連帶地，如果你需要保留這些資訊，這個工具不適合，請用原檔。方向會先轉正，所以直拍的照片不會變橫放。
輸出的畫質會變差嗎？大圖可以處理嗎？
輸出 PNG 是無損的，不會再損失畫質，但照片存成 PNG 檔案會大很多；輸出 JPG 預設品質 92，一般看不出差別，會再壓縮一次。圖片尺寸是以原圖的像素處理，電腦上可以處理很大的圖。手機的瀏覽器對圖片尺寸有上限（常見約 1,677 萬像素），超過時工具會等比縮小並註明；要保留完整像素請改用電腦。
技術說明與來源
- 本工具沒有使用第三方程式庫：馬賽克（區塊平均）、模糊（三次方框模糊）與塗黑，是用瀏覽器 Canvas 2D 的像素資料自己計算的。
- 人臉偵測（有提供時才顯示）：WICG《Accelerated Shape Detection in Images》，FaceDetector 介面（wicg.github.io/shape-detection-api）。
- 馬賽克與模糊可被還原的研究：R. McPherson、R. Shokri、V. Shmatikov，〈Defeating Image Obfuscation with Deep Learning〉，2016（arxiv.org/abs/1609.00408）。