马赛克画质特效（1.9万Star）

【导语】：Depix 是用于将数字、字母从像素化的图片中还原的工具。

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

• Clone仓库源码：

gitclonehttps://github.com/beurtschipper/Depix.git cdDepix

• 安装依赖：

python-mpipinstall-rrequirements.txt

• 运行：

pythondepix.py-p/path/to/your/input/image.png-simages/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：

python3depix.py-pimages/testimages/testimage3_pixels.png-simages/searchimages/debruinseq_notepad_Windows10_closeAndSpaced.png

• 对使用Sublime创建并使用Gimp像素化的示例图像进行去像素化：

python3depix.py-pimages/testimages/sublime_screenshot_pixels_gimp.png-simages/searchimages/debruin_sublime_Linux_small.png--backgroundcolor40,41,35--averagetypelinear

原理简介

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。

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