Depix:还原马赛克工具的试用及总结[通俗易懂]

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

背景

一周前发现git上有个叫Depix的项目非常火，可以用来去除马赛克。
好奇之下准备下来试用一下这个工具
参考：

https://github.com/beurtschipper/Depix
算法说明：https://www.linkedin.com/pulse/recovering-passwords-from-pixelized-screenshots-sipke-mellema
De Bruijn序列：https://damip.net/article-de-bruijn-sequence

说明【翻译】

Depix适用于使用线性框过滤器(linear box filter)创建的像素化（马赛克）图像
使用方法：

从屏幕快照中将像素化的块切出为单个矩形。
在具有相同字体设置（文本大小，字体，颜色，hsl）的编辑器中，粘贴带有预期字符的De Bruijn序列。【见参考3】
制作序列的屏幕截图。如果可能，请使用与创建像素化图像相同的屏幕截图工具。
运行 python depix.py -p [pixelated rectangle image] -s [search sequence image] -o output.png

算法【翻译】

Depix使用的算法利用了线性盒式滤波器分别处理每个块的事实。对于每个块，它将对搜索图像(search image)中的所有块进行像素化以检查直接匹配。
对于大多数像素化图像，Depix设法找到单匹配结果。假设这些是正确的。然后，将周围的多匹配块的匹配进行比较，以在几何上与像素化图像中的距离相同的距离进行比较。匹配也被视为正确。重复此过程几次。
正确的块不再具有几何匹配之后，它将直接输出所有正确的块。对于多匹配块，它输出所有匹配的平均值。

说的简单一点
首先我们要创建一份预期字符的De Bruijn序列图像(search image)
比如我们知道打了马赛克的字符可能出现abc三种字符那么他的De Bruijn序列为

aabacbbcca

这个序列包含了所有长度为2的字符组合可能性
而对于线性框滤镜算法，它采用一个像素框，然后用该框中所有像素的平均值覆盖像素。
那么将相同的值进行像素化将始终导致相同的像素化块。
这样一来我们就可以在序列图像中进行像素化将得到的像素化结果与马赛克图像比较
通过穷举来得到最近似的结果

复现结果

python depix.py -p [pixelated rectangle image] -s [search sequence image] -o output.png

作者提供的序列图像(search image)
在这里插入图片描述
这个图像中包含了数字、英文字符、标点符号等各种两两出现的可能性用于搜索匹配
下面是跑了作者测试用例的结果

测试1
马赛克图像

还原图像
测试2
马赛克图像

还原图像
测试3
马赛克图像

还原图像

对于作者提供的这三个例子，我们可以发现还原的结果还是不错的

使用自己的图像

这里我创建了一份序列图像(search image) [字符a-z]

并且在同样的编辑器(记事本)内写了一串字符(eggbed)

像素化

还原
在这里插入图片描述
额。。。显然对于自己的序列图像实验失败了
原因猜测：
有可能是因为在像素化时使用的并非是作者要求的线性滤波器[我只是用了美图秀秀的马赛克]
从而导致了无法匹配
之后有空再试一下吧~~