Depix：从像素化图像中恢复明文的开源工具 spipm 2025-10-30 0 浏览 0 点赞 长文 传统的像素化处理常用来隐藏敏感信息，但其实通过特定算法，有可能从像素化截图中恢复出明文内容。 **项目介绍：** Depix 是一个开源的技术验证项目，利用线性盒滤波的特性，实现了对像素化图片的解码恢复。 **工作原理：** 它通过对比预先准备的搜索图像，匹配像素块实现复原，支持多种平均方式，并能处理不同编辑器生成的像素化效果。 **研究价值：** 项目不仅适合安全研究，也为信息可视化保护提出了新的挑战，揭示了传统像素化方法的安全隐患。 **主要功能：** **1. 像素化图像解析** 解析线性盒滤波生成的像素化图像，恢复隐藏文本内容。 **2. De Bruijn 序列支持** 支持使用带有 De Bruijn 序列的搜索图像，提升匹配准确率和恢复效果。 **3. 像素块检测工具** 提供像素块检测工具辅助精确剪裁，确保处理区域准确。 **4. 示例生成功能** 可生成像素化示例图，用于测试和演示，方便研究和学习。 **5. 简单易用** 简单易用的 Python 脚本，无需复杂依赖安装，快速上手。 **技术特点：** - 基于线性盒滤波原理 - 像素块匹配算法 - 支持多种平均方式 - 兼容不同编辑器生成的像素化效果 - 纯 Python 实现，轻量级 **安全启示：** 这个项目揭示了一个重要的安全问题：传统的像素化处理并不是完全安全的信息隐藏方法。对于真正需要保护的敏感信息，应该采用更安全的遮挡或加密方式。 **应用场景：** - 安全研究：测试像素化保护的有效性 - 隐私保护教育：展示不当信息隐藏的风险 - 技术验证：研究图像处理算法的可逆性 - 取证分析：在合法授权下恢复模糊信息 **适用人群：** 适合安全研究人员、隐私保护爱好者及技术好奇者探索像素化技术的局限和突破。 **使用建议：** 本工具仅用于安全研究和教育目的，使用者应遵守相关法律法规，不得用于非法用途。 **总结：** Depix 是一个有趣且具有教育意义的开源项目，它提醒我们在处理敏感信息时，不能简单依赖像素化这种看似安全的方法，而应该采用更可靠的信息保护手段。 GitHub 项目地址 Depix 像素化图像恢复工具开源仓库 #Python #图像处理 #安全研究 #开源项目 #技术验证