Артефакт восстановления мозаики — Depix, неужели он настолько потрясающий? «Рекомендуемая коллекция»
Артефакт восстановления мозаики — Depix, неужели он настолько потрясающий? «Рекомендуемая коллекция»

Всем привет, мы снова встретились, я ваш друг Цюаньчжаньцзюнь.

Depix — это инструмент Python для восстановления комбинаций пароля и цифр из мозаики.

Его официальный эффект таков:

Эффект очень потрясающий, и после восстановления он практически такой же, как исходное изображение. Но так ли это божественно?

01

Как?

первый шаг,Автор использует то же изображение, что и исходное изображение в редакторе.(Картины с мозаикой)Такой жешрифтнастраивать(размер текста,шрифт,Цвет и др. настройки),а потом debruinseq.txt Поместите текст и цифры в редактор и сделайте снимок экрана. Весь текст на этом снимке экрана будет пикселизирован и использован в качестве «набора поиска» для определения истинного содержимого мозаики в исходном изображении:

Второй шаг,Вырежьте квадраты мозаики исходного изображения на отдельные прямоугольники.,Затем эти прямоугольники сравниваются с каждым блоком в «наборе поиска».,Найдите наиболее правильные результаты.

Третий шаг,Выполните геометрическое сравнение набора поиска и окружающих квадратов исходного изображения в соответствующей позиции, чтобы найти кратчайшее расстояние.,Повторите этот процесс несколько раз,Найдите лучшие результаты.

Далее, давайте попробуем этот Depix и посмотрим, действительно ли он так хорош.

02

Установить зависимости

Перед началом вам необходимо убедиться, что Python и pip успешно установлены на вашем компьютере.

Чтобы использовать исходный код проекта, зайдите на GitHub и скачайте: https://github.com/beurtschipper/Depix

Если вы не можете получить доступ к GitHub или скорость вашего интернета слишком низкая,Можно найти вPythonПрактическое руководство, ответ на официальный аккаунт аккаунта:depix скачать (Конечно, это бесполезно, даже если снять эту штуку).

Разархивируйте хорошие файлы и получите Depix-main папка в командной строке cd Входить Depix-main папку, введите команду Установить зависимости:

Язык кода:javascript
копировать
pip install -r requirements.txt

03

попробуй

Сначала попробуйте пример автора,Запустите следующую команду в основной папке Depix.,В качестве целевого объекта для идентификации используйте авторскую кодовую картинку:

Язык кода:javascript
копировать
images/testimages/testimage3_pixels.png

Используйте изображения, сгенерированные автором, в качестве «набора для поиска»:

Язык кода:javascript
копировать
images/searchimages/debruinseq_notepad_Windows10_closeAndSpaced.png

Выполните следующую команду, чтобы начать идентификацию:

Язык кода:javascript
копировать
python depix.py -p images/testimages/testimage3_pixels.png -s images/searchimages/debruinseq_notepad_Windows10_closeAndSpaced.png -o output.png

После завершения распознавания он будет сгенерирован в текущей папке. output.png

Эффект неплохой, но это картинка предоставленная автором. А если это наша собственная картинка?

Например, если я наберу этот текст в редакторе, а затем закодирую его, распознает ли он его:

Кодирование:

Сначала используйте авторский «поисковый набор» для расшифровки:

Язык кода:javascript
копировать
python depix.py -p G:\push\20210114\test.png -s images/searchimages/debruinseq_notepad_Windows10_closeAndSpaced.png -o output.png

Полученное изображение в основном такое же, как и закодированное изображение.,В принципе никакого эффекта

Я думал, что это проблема «набора поиска», например, разные шрифты, которые мешают успешному распознаванию.

Поэтому я последовал примеру автора и создал «набор поиска»:

Затем используйте этот набор поиска для идентификации:

Язык кода:javascript
копировать
python depix.py -p G:\push\20210114\test.png -s G:\push\20210114\train1.png -o output.png

Распознавание по-прежнему не увенчалось успехом, и результат по-прежнему похож на исходное изображение, практически без недостающих мозаик.

Позже я попробовал несколько раз, но не смог его распознать.

04

Почему моя мозаика не распознается?

Мне захотелось узнать, почему это так, и я использовал свой собственный инструмент для создания мозаики, чтобы сравнить его с мозаикой автора:

я нашел,При использовании моего мозаичного изображения для распознавания,Все еще не имеет эффекта。Но определите авторский мозаичный образ,Эффект очень хороший.

В настоящее время у меня есть основания полагать, что в этом алгоритме произошло «переобучение». Автор кодирует каждый блок «поискового набора». Этот стиль кодирования имеет определенные особенности, если мозаика распознаваемого объекта не совпадает с этим. стиле, распознавание, скорее всего, не удастся.

Следовательно, мозаика идентифицированного объекта должна соответствовать стилю кодирования «поискового набора», чтобы его можно было точно идентифицировать. Если заменить мозаику, сгенерированную другими алгоритмами, модель автора может потерпеть неудачу, как в примерах, которые я только что опробовал.

Несмотря на это, с развитием технологий подобные декодеры обязательно будут становиться все более мощными в будущем, поэтому рекомендуется делать мозаику немного толще, а лучше всего заливать все изображение, чтобы уничтожить оригинал. image, чтобы вам не пришлось этого делать. Если вы беспокоитесь о таких вещах, как восстановление пароля, следующий метод является самым безопасным.

Издатель: Лидер стека программистов полного стека, укажите источник для перепечатки: https://javaforall.cn/149673.html Исходная ссылка: https://javaforall.cn

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose