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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，简略点说，就是从马赛克中复原原始内容，目前有它的一些限度，仅实用于应用线性滤波器创立的像素化图像。
许多畛域都应用像素化来混同图片中的信息，像素化形容了局部升高图片分辨率以审查信息的过程，Depix 的算法应用了线性滤波器的原理，线性滤波器采纳一组像素，并用这组像素中所有像素的平均值笼罩这些像素。线性滤波器是一种确定性算法，因而对雷同值进行像素化将始终产生雷同的后果。
我的项目地址是：
https://github.com/beurtschip…
装置应用
- Clone 仓库源码：
git clone https://github.com/beurtschipper/Depix.git
cd Depix- 装置依赖：
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- 对应用 Notepad 创立并应用 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
- 对应用 Sublime 创立并应用 Gimp 像素化的示例图像进行去像素化：
python3 depix.py -p images/testimages/sublime_screenshot_pixels_gimp.png -s images/searchimages/debruin_sublime_Linux_small.png --backgroundcolor 40,41,35 --averagetype linear
原理简介
- 应用与马赛克图雷同的字体设置，包含字体、色彩、大小等，将 debruinseq.txt（在源码仓库中有）的内容放到编辑器（例如下面介绍的两个例子，就是别离放到 Notepad 和 Sublime Text）中并截图，截图的后果作为辨认搜寻的训练数据，用于辨认马赛克图中的内容。
- 算法利用线性滤波器独自解决每个马赛克块。对于每个块，它将搜寻图像中的所有像素化块以查看间接匹配。
- 对于大多数像素化图像，Depix 设法找到繁多匹配后果。算法将四周多个匹配块的进行几何比拟，反复该过程输入最终后果。
- 限度：该算法通过整数块边界匹配。因而，它有一个根本假如，对于所有渲染的字符，文本定位都是在像素级别实现的。
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、乏味和实用的开源我的项目。参加保护 10 万 + Star 的开源技术资源库，包含：Python、Java、C/C++、Go、JS、CSS、Node.js、PHP、.NET 等。
正文完
