autocrop
Detecta y recorta automáticamente rostros de lotes de imágenes o fotogramas de vídeo.
Herramienta de código abierto en Python y CLI para el recorte automatizado y centrado en rostros de imágenes y fotogramas de vídeo.
Autocrop es una librería de Python y una utilidad de línea de comandos que detecta el rostro más grande en una imagen y recorta alrededor de él utilizando la red neuronal YuNet de OpenCV. Es ideal para editores de vídeo y productores multimedia que gestionan el procesamiento de retratos por lotes o flujos de extracción de fotogramas de vídeo.
Qué es
La herramienta ingiere archivos de imagen o entrada estándar, identifica rostros utilizando un modelo ONNX integrado y emite recortes redimensionados o a resolución nativa centrados en el sujeto. Se integra limpiamente con utilidades de consola como find, fd y GNU parallel para flujos de trabajo por lotes, o directamente a través de una API de Python.
Para quién
Es adecuado para editores de vídeo y desarrolladores que integran el encuadre facial automatizado en scripts de línea de comandos o flujos en Python. No es adecuado para usuarios que necesiten una interfaz gráfica de usuario o herramientas interactivas de selección de rostros.
Funciones clave
Detección con OpenCV YuNet
Utiliza un detector facial de red neuronal integrado que funciona completamente sin conexión.
CLI y API flexibles
Acepta imágenes individuales, entrada estándar o arrays de NumPy directamente a través de Python.
Procesamiento de fotogramas de vídeo
Extrae fotogramas de vídeo mediante FFmpeg y recorta rostros en secuencias utilizando bucles de consola.
Dimensiones personalizadas
Permite parámetros explícitos de escala de anchura, altura y porcentaje de rostro.
Listo en 3 pasos
Nuestro veredicto honesto
Lo mejor
- Incluye localmente el modelo YuNet ONNX para que funcione completamente sin conexión sin descargas de modelos en tiempo de ejecución
- Funciona perfectamente con tuberías de flujos estándar y herramientas de lotes de línea de comandos como find y GNU parallel
- Acepta tanto rutas de archivo como arrays NumPy al estilo de OpenCV a través de una API de Python directa
- Soporta docenas de formatos de imagen, incluidos JPEG, PNG, WebP y TIFF
Sus límites
- Procesa estrictamente una imagen por cada invocación estándar de CLI, requiriendo scripts de consola personalizados para ejecuciones por lotes
- Maneja únicamente el primer fotograma de los GIF animados e ignora los fotogramas subsiguientes
- Requiere familiaridad con scripts de línea de comandos y FFmpeg para procesar archivos de vídeo de manera efectiva
- Los metadatos del repositorio no indican explícitamente una licencia de código abierto para el propio paquete
Precios y licencia
El software está disponible como un paquete de código abierto sin opciones de servicio alojado mencionadas. El único coste es tu propio hardware y tiempo de ejecución.
Empleos para hispanohablantes
876 puestos remotos abiertos de entrenamiento de IA, actualizados el 15 de noviembre de 2026; la mayoría paga $20–$170 por hora. 22 de ellos piden hispanohablantes. Zekai los lista gratis; la solicitud va a la plataforma del empleador.
Alternativas
Estas herramientas de IA evaluadas hacen el mismo trabajo al instante — de nuestro directorio puntuado.
Úsalo, o deja que lo configuremos
FAQ
¿Cómo maneja autocrop los archivos de vídeo?
Autocrop está diseñado para imágenes estáticas, pero puedes extraer fotogramas de vídeo usando FFmpeg y pasarlos a autocrop mediante tuberías en un bucle de consola.
¿Puedo ejecutar autocrop sin conexión a internet?
Sí. Incluye localmente el modelo de detección facial YuNet de OpenCV Zoo, permitiendo un procesamiento totalmente sin conexión.
¿Qué entradas acepta la API de Python?
El método crop de Cropper acepta rutas de archivo estándar o arrays NumPy BGR y BGRA al estilo de OpenCV.
