长时间伏案工作导致的颈肩问题已经成为程序员群体的职业病之一。传统的解决方案依赖外部硬件设备，成本高昂且便携性差。近期开源的 slouch 项目提供了一种纯软件的替代方案：利用 Mac 内置摄像头结合 Apple Vision Framework 的姿态估计能力，在检测到用户驼背时自动模糊屏幕，迫使用户调整坐姿。本文从工程角度剖析该方案的核心技术实现，涵盖骨骼点推理管道、置信度滤波策略、触发阈值标定以及 GPU 加速模糊渲染等关键环节。
Vision Framework 姿态估计管道
Vision Framework 从 WWDC20 开始提供人体姿态检测能力，经过多年迭代已相当成熟。核心请求类型为 VNDetectHumanBodyPoseRequest，它能够从图像或视频帧中识别最多 19 个骨骼关键点，覆盖头部、肩部、手肘、手腕、髋部、膝盖和脚踝等部位。对于姿态检测应用而言，最关键的通常是颈部相关点位：包括头部中心的 nose 点、肩膀连线的 midShoulder 点，以及作为基准参考的 root 点（即髋部中心）。
整个推理管道的入口是 AVFoundation 框架的摄像头捕获系统。应用需要配置 AVCaptureSession 并使用前置摄像头，因为用户与电脑交互时面部朝向屏幕，前置摄像头能够捕捉到完整的上半身轮廓。视频数据通过 AVCaptureVideoDataOutput 以回调形式输出，每帧都是一个 CMSampleBuffer，需要先转换为 CGImage 或 CVPixelBuffer 才能提交给 Vision 处理。为避免阻塞主线程，捕获与推理应在独立队列执行，通常创建专用 DispatchQueue 处理视频数据输出回调，确保姿态估计不会影响 UI 响应性。
提交请求的方式在 Swift 5.5+ 版本后得到了大幅简化。开发者可以创建 DetectHumanBodyPoseRequest 实例，通过异步 perform 方法直接获取 HumanBodyPoseObservation 结果。相比旧版基于闭包回调的 perform 方法，异步 API 显著降低了状态管理的复杂度，且天然支持任务取消 —— 当用户切换应用或进入后台时，可以直接取消正在进行的姿态估计任务，避免不必要的算力消耗。
置信度滤波与姿态判定逻辑
Vision Framework 为每个检测到的骨骼点返回一个 0 到 1 之间的置信度值，表示该点位识别结果的可信程度。这个值并非姿态检测本身的置信度，而是模型对特定点位定位的确定性评估。在实际部署中，低于阈值的点位应当被忽略或视为检测失败，典型阈值设置在 0.3 到 0.5 之间。需要注意的是，置信度是逐帧独立的，单帧低置信度不应直接判定为错误，可能只是摄像头短暂的图像质量波动。
姿态判定需要建立几何模型来判断是否处于驼背状态。最直接的方案是计算颈部倾斜角度：以 nose 点到 midShoulder 点的向量与垂直方向的夹角作为姿态指标。当用户坐姿端正时，这个角度接近 0 度；当用户前倾或驼背时，向量偏向水平方向，角度增大。另一种思路是计算头部与基准点的相对位置：定义 root 点为坐标原点，统计 nose 点在一段时间内的 x、y 坐标分布，当坐标分布持续偏离中心区域时触发警告。
工程实践中需要特别关注两个问题。其一是坐标归一化：Vision 返回的坐标是相对于图像尺寸的归一化值（0 到 1），不同分辨率的摄像头会产生不同的原始坐标，代码中应当统一转换到设备无关的坐标系。其二是时间窗口设计：单帧姿态变化不应直接触发动作，否则屏幕会频繁闪烁。合理的做法是引入时间窗口（如 1-3 秒），要求在连续 N 帧中姿态持续异常才判定为真正的驼背状态。窗口长度需要在及时响应与误报控制之间取得平衡。
自适应阈值标定策略
每个用户的身体比例和工作习惯不同，统一的姿态阈值难以满足所有人。一名身高 190cm 的用户与身高 160cm 的用户在使用同一套参数时，相同坐姿产生的骨骼点坐标可能差异显著。更合理的做法是引入初始标定阶段：用户首次使用时，系统引导其保持自认为正确的坐姿 5-10 秒，期间采集骨骼点数据并计算基准线。后续检测均以这条基准线为参照，判断姿态是否偏离个人标准。
标定过程需要处理异常值。用户可能在标定期间不经意地动了动，或者尚未找到最舒适的坐姿。简单做法是采集多组数据后取中位数，复杂做法是剔除偏离均值超过一个标准差的样本。标定完成后，触发阈值通常设置为基准角度加上一个固定偏移（如 10-15 度），这个偏移量决定了用户可以有多大程度的「放松空间」。偏移越大，系统越宽容，但提醒效果也相应减弱。
另一个自适应维度是时段与场景。用户在上午和下午的疲劳程度不同，下午更容易出现姿态下滑。系统可以按时间段调整阈值严厉程度：上午使用较严格的参数，下午则适当放宽。这种设计需要避免过度复杂化配置，简单方案是预设几个场景模式（专注模式、休息模式等），让用户根据当前状态手动切换。
屏幕模糊的 GPU 渲染管线
检测到驼背后如何实现屏幕模糊？macOS 提供了多种图形 API，常见方案有三种：Core Image 的 CIFilter、Core Animation 的模糊效果、以及直接使用 Metal 着色器。CIFilter 的 CIGaussianBlur 是最直接的选择，传入原始图像和模糊半径即可获得模糊结果，优点是 API 简洁、滤镜丰富，缺点是在大分辨率屏幕上全屏模糊时性能开销较大。Core Animation 的 UIBlurEffect 虽然性能更好，但属于 UIKit 组件，在纯 SwiftUI 应用中使用受限。
更高效的方案是利用 Metal 进行 GPU 加速渲染。Metal 是 Apple 的低层图形 API，能够直接操作 GPU 资源，实现高度定制化的着色器效果。对于实时模糊场景，通常采用高斯模糊算法，它通过对像素邻域进行加权平均来平滑图像。实现高斯模糊有两种常见策略：二维卷积直接计算，或者分解为两次一维卷积（水平 + 垂直）。后者的计算复杂度从 O (r²) 降低到 O (r)，其中 r 是模糊半径，在大 radius 场景下优势明显。
具体到工程实现，Metal 模糊管线的关键步骤包括：从屏幕内容创建 CAMetalLayer 的 drawable，将其转换为纹理（texture）；在顶点着色器中设置全屏四边形的顶点属性；在片元着色器中执行高斯模糊采样，采样步长和权重根据预设的模糊半径动态计算；输出模糊后的纹理到帧缓冲区，最终呈现在屏幕上。对于需要更高性能的极端场景，还可以考虑分档模糊：轻度提醒使用较小的模糊半径，严重驼背则增大半径甚至叠加颜色滤镜。
隐私优先的工程设计
姿态检测应用本质上是持续运行的监控系统，摄像头数据的处理必须严格遵循隐私原则。工程上应当确保所有推理均在本地完成，原始摄像头数据不写入磁盘、不传输至云端、也不与其他应用共享。macOS 应用沙箱（sandbox）机制可以进一步限制文件系统和网络访问能力，防止数据泄露的路径。
权限处理也是隐私设计的重要环节。应用首次启动时应通过系统标准对话框请求摄像头权限，并在设置中提供清晰的开关选项。当用户拒绝权限时，应用不应强制退出或功能降级，而是优雅地展示不可用状态并提示用户前往系统设置手动开启。此外，前置摄像头通常带有指示灯，macOS 也会在菜单栏显示摄像头使用图标，用户能够直观感知摄像头是否正在工作，这层透明性有助于建立信任。
从性能角度，姿态检测不需要全分辨率图像。降低捕获分辨率（如限制在 480p）不仅大幅减少推理计算量，还能进一步降低隐私风险 —— 低分辨率图像即使泄露也难以用于人脸识别等敏感场景。Vision Framework 对输入尺寸没有严格限制，适当的下采样在大多数情况下不会显著影响骨骼点检测的准确性。
监控指标与工程调优
生产环境中，姿态检测应用需要暴露关键指标用于持续调优。核心指标包括推理延迟（从帧捕获到姿态结果返回的时间）、检测频率（每秒成功检测的帧数）、触发准确率（用户确认的驼背提醒占全部提醒的比例）、以及用户干预率（用户主动关闭模糊效果的频率）。这些指标可以通过应用内日志系统采集，定期聚合分析后指导参数迭代。
推理延迟直接影响用户体验。如果从画面变化到检测结果的耗时超过 200ms，用户会感觉到明显的滞后感，此时屏幕模糊的时机将与实际姿态错位，削弱反馈效果。优化方向包括：降低摄像头捕获分辨率、使用硬件加速（Vision 默认会在可用时调用 GPU）、以及优化代码中的内存拷贝和线程同步开销。部分开发者还会采用双缓冲策略，在当前帧处理的同时预取下一帧，进一步隐藏延迟。
触发准确率是最难调优的指标，因为它涉及主观判断。一个用户认为是「驼背」的场景，另一个用户可能认为「还好」。除了前述的自适应阈值设计，还可以考虑引入显式的反馈机制：每次模糊触发后，用户可以选择「确实是驼背」或「误报」，这些标注数据可以帮助迭代判定模型。当然，反馈机制本身不能太打扰工作流程，按键或快捷键触发是最小侵入性的选择。
工程落地的关键参数
总结工程实现中的关键参数配置，可作为类似项目的参考起点。置信度阈值建议设置为 0.35，低于该值的骨骼点视为检测失败并在当前帧跳过判定逻辑。姿态判定的时间窗口建议设置为 1.5 秒，即连续 10-15 帧（假设 10 FPS 检测频率）姿态异常才触发模糊。颈部角度阈值建议初始设为 15 度，用户可通过设置面板在 5-25 度范围内调整。模糊渲染的 Metal 线程组配置建议使用 16x16 的工作组，在 M 系列芯片上能够充分利用 SIMD 并行能力。
资料来源：GitHub 项目 slouch（tldev/slouch）、Apple Vision Framework 人体姿态检测文档（VNDetectHumanBodyPoseRequest）、WWDC23 "Explore 3D body pose and person segmentation in Vision"。