【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
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