银河黑科技
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《银河黑科技》
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▌前言
有人说，马赛克的发明是人类文明史上的一次重大“逆转”。
有人说马赛克是人类进步的绊脚石。
从功能上来说，马赛克是一种用来覆盖原始图片的方法，它有优点也有缺点。
从技术上来说，马赛克的原理就是将某个像素的颜色应用到整个范围，导致原来的绘画信息丢失。
因此，这个过程是不可逆的。
在个人隐私极其容易泄露的网络时代，每个人都可能会使用马赛克来掩盖图片上的敏感信息。
例如，如果对身份证号码、姓名、地址进行马赛克覆盖，就可以有效达到保护信息安全的目的。
但同样，在影视漫画中，每当出现不适合儿童的场景或者血腥暴力的场景时，都极有可能伴随着厚重的马赛克。
哪怕是正经的画，只要加上马赛克，画风就会变得诡异诡异。
虽然老司机们早已达到了“心中无编码自然高清”的最高境界。 但用代码看电影总是如鲠在喉，如鲠在喉。
俗话说，XX是第一技术生产力。 自从人类世界出现了马赛克祛马赛克的软件，自然就有人关注如何解码它。
长期以来，号称能去除马赛克的软件层出不穷，但大部分都是以狗肉身份兜售的恶意病毒软件。
然而近日，Github上又出现了一款神器，号称能够擦除马赛克，重现原图，引发国内外热议。
希望大家可以点击下面的擦擦小卡片。
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刚好吃饭时间
饭结束了
该工具称为 Depix。 上线几天内，它在 GitHub 上的 star 数就超过了 10,000 颗，迄今为止已经积累了超过 1,300 个分支。
让它流行起来的是下面的渲染图：
如图所示，第一行是一层巨大的厚厚的马赛克完全像素化后的文字内容，看不到原来的痕迹。
第二行是AI修复后的内容。 可以看到内容基本已经还原了，而且准确率非常高。
第三行是根据第二行稍微推理得到的原始密码。
是的，最难恢复、甚至理论上不可能恢复的文字，被Depix经过重重编码后恢复了！
这意味着，即使您以后将姓名/身份证号/电话号码等个人敏感信息拼接发布到网上，其他人仍然可能会完全捡到。
那么，这种令人难以置信的人工智能修复技术是如何实现的呢？
据项目作者介绍，使用Depix将马赛克文字恢复为原始图像只需要四个简单的步骤：
python depix.py -p[pixelated rectangle image] -s [search sequence image] -o output.png
br
我们知道，编码是图像像素化的一种方法，通过降低图像特定区域的颜色细节、打乱色块来达到模糊图像的效果。
线性盒滤波器是比较常见的处理算法之一。
如下图所示，表情图像编码后，实际上被划分为四个颜色块，每个颜色块都被平均颜色块覆盖，最终形成像素化的表情。
由于原始信息丢失，滤波器无法直接反转。
Depix的算法利用线性盒滤波器的特性对每个颜色块进行单独处理，并对搜索图像中的每个块进行像素化以找到直接匹配。
简单来说，Depix的技术原理就是将马赛克区域的内容分成很多小块，然后利用算法对每个小块的内容进行平均和覆盖。
目前，Depix工具仍然是特定领域的工具。 它仅适用于使用线性盒滤镜创建的像素化图像，主要支持英文字母、数字和英文半角符号。
经测试，Depix可以正确识别大部分英文字母、数字和符号。
但在研究过程中，开发者发现部分连接字符无法正确识别，因此也需要进行改进。
尽管Depix算法的输出结果并不完美，但与之前的其他技术相比已经相当不错了。
Depix相关消息在网络上传播后立即引起热议，不少网友对这项技术表示深切关注。
开发者强调，开发这个AI项目的目的不是窃取信息，而是利用ECB和明文攻击模式来提高信息保护技术。
他还在博客中建议，出于安全考虑，请不要使用马赛克。 最好的办法是直接用黑条或白条覆盖需要遮挡的区域。 这无法通过算法恢复。
当然，除了Depix之外，还有很多开源项目尝试恢复马赛克内容。
此前，刘光还向大家介绍了一种名为PULSE的算法——它可以根据模糊的马赛克像素“绘制”一张新的脸，并且可以在几秒钟内将图像的原始分辨率放大64倍。 任何质量较差的图像都可以在几秒钟内转化为高清、逼真的图像。
从眉毛、睫毛、毛孔、皱纹到头发，一切都可以恢复。
对于此类项目的受欢迎程度，网上存在不少质疑。 这些人工智能技术不可避免地会被一些人用于不良或非法目的。
可以预见，AI马赛克修复技术将越来越成熟，未来马赛克去除的伦理和法律问题也将变得越来越复杂。 （来源：EXTFANS）
我坚信，随着技术的发展和大数据的成熟祛马赛克的软件，我们一定能够取得以下完美的成果。
↓ #处理前#↓
↓ #后处理#↓
