如何屏蔽DeepFace extract_faces方法生成的进度条？

以下是几个可行的解决办法，按推荐优先级排序：

方案1：临时重定向输出流（推荐，无侵入） #

通过临时拦截标准输出和错误输出，避免DeepFace的进度条打印到控制台。用Python上下文管理器实现，不会影响其他代码的日志输出：

import os
import sys
from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def suppress_output():
    # 保存原始输出流
    original_stdout = sys.stdout
    original_stderr = sys.stderr
    try:
        # 重定向到空设备
        with open(os.devnull, 'w') as devnull:
            sys.stdout = devnull
            sys.stderr = devnull
            yield
    finally:
        # 恢复原始输出流
        sys.stdout = original_stdout
        sys.stderr = original_stderr

# 修正后的业务代码
detections = {}
image = # 你的numpy数组（shape为(X,X,3)）
for bknd in bknds:
    with suppress_output():
        faces = DeepFace.extract_faces(img_path=image, detector_backend=bknd, align=True)
    detections[bknd] = faces  # 注：原代码此处赋值错误，已修正为faces

方案2：全局禁用tqdm进度条 #

如果DeepFace的进度条基于tqdm实现，可以全局禁用它的输出，适合不需要在其他场景使用tqdm的项目：

import tqdm
tqdm.tqdm.disable = True  # 放在代码开头执行

# 正常调用extract_faces
detections = {}
image = # 你的numpy数组
for bknd in bknds:
    faces = DeepFace.extract_faces(img_path=image, detector_backend=bknd, align=True)
    detections[bknd] = faces

方案3：修改DeepFace源码添加silent参数（侵入式，适合自定义部署） #

如果允许修改依赖库源码，可以给extract_faces添加控制参数，精准关闭进度条：

1. 找到DeepFace.py中的extract_faces函数，新增silent=False参数
2. 在函数内部调用检测后端（如detect_faces）时，传递silent=silent参数
3. 找到对应检测后端的实现文件（如deepface/modules/detection.py），在tqdm调用处添加判断：tqdm(..., disable=silent)

修改示例（以MTCNN后端为例）： #

在mtcnn_detector函数中，将tqdm调用修改为：

for i, img in enumerate(tqdm(imgs, disable=silent)):
    # 原检测逻辑代码

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kamugg