1.9 万 Star!打马赛克就安全么?这个“一秒还原”的工具了解一下 |
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【导语】:Depix 是用于将数字、字母从像素化的图片中还原的工具。 简介Depix 是用于将数字、字母从像素化的图片中还原的Python工具,简单点说,就是从马赛克中恢复原始内容,目前有它的一些限制,仅适用于使用线性滤波器创建的像素化图像。 许多领域都使用像素化来混淆图片中的信息,像素化描述了部分降低图片分辨率以审查信息的过程,Depix的算法使用了线性滤波器的原理,线性滤波器采用一组像素,并用这组像素中所有像素的平均值覆盖这些像素。线性滤波器是一种确定性算法,因此对相同值进行像素化将始终产生相同的结果。 项目地址是: https://github.com/beurtschipper/Depix 安装使用 Clone仓库源码: git clone https://github.com/beurtschipper/Depix.git cd Depix 安装依赖: python -m pip install -r requirements.txt 运行: python depix.py -p /path/to/your/input/image.png -s images/searchimages/debruinseq_notepad_Windows10_closeAndSpaced.png -o /path/to/your/output.png 对使用Notepad创建并使用Greenshot像素化的示例图像进行去像素化: python3 depix.py -p images/testimages/testimage3_pixels.png -s images/searchimages/debruinseq_notepad_Windows10_closeAndSpaced.png使用与马赛克图相同的字体设置,包括字体、颜色、大小等,将debruinseq.txt(在源码仓库中有)的内容放到编辑器(例如上面介绍的两个例子,就是分别放到Notepad和Sublime Text)中并截图,截图的结果作为识别搜索的训练数据,用于识别马赛克图中的内容。 算法利用线性滤波器单独处理每个马赛克块。对于每个块,它将搜索图像中的所有像素化块以检查直接匹配。 对于大多数像素化图像,Depix设法找到单一匹配结果。算法将周围多个匹配块的进行几何比较,重复该过程输出最终结果。 限制:该算法通过整数块边界匹配。因此,它有一个基本假设,对于所有渲染的字符,文本定位都是在像素级别完成的。 此前已有网友用这个工具做过测试,如下图: 给敏感信息打码,看来不大管用了。 开源前哨 日常分享热门、有趣和实用的开源项目。参与维护 10万+ Star 的开源技术资源库,包括:Python、Java、C/C++、Go、JS、CSS、Node.js、PHP、.NET 等。 |
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