Багато користувачів в інтернеті для приховування конфіденційної інформації на відеороликах і фотографіях користуються пікселізацією (сильне зниження дозволу). Однак тепер цей спосіб буде малоефективним - в мережі з'явився алгоритм, який відновлює піксілізований текст на зображеннях.
Розробник з ніком Beurtschipper опублікував на GitHub утиліту дешифрування зображень під назвою Depix, написану на Python.
Фільтр пікселізації працює так: зображення поділяється на блоки потрібного розміру, у кожному з них визначається основний колір (середнє значення від усіх відтінків блоку), після чого квадрат заливається суцільним кольором. Що дуже важливо, однакові елементи навіть на різних зображеннях будуть пікселізуватися однаково.
Алгоритм Depix використовує якраз цей принцип - у програму завантажується пікселізоване зображення (поки, це працює тільки з текстом) і алфавіт у вигляді Послідовності де Брейна з тими ж налаштуваннями шрифту, що і в пікселізованому фрагменті. До параметрів шрифту відноситься розмір, колір, сам шрифт, а також колірна модель HSL (тон, насиченість і світлота).
Після цього алгоритм розбиває на пікселі завантажений в нього алфавіт і починає шукати збіги в блоках початкового пікселізованого зображення, щоб знайти відповідний символ.
Підбір буде завершено, тільки коли не залишиться збігів між двома картинками. Результат буде експортовано у форматі зображення в «output.png».
Для того, щоб скористатися алгоритмом, необхідно завантажити на комп'ютер Python, завантажити Depix з GitHub, зробити скріншот пікселізованого елемента, який потрібно розшифрувати. Створювати Послідовність де Брейна на спеціальному сайті і створити текстовий файл з налаштуваннями шрифту, які можуть відповідати пікселізованому зображенню. Після цього зробити скріншот текстового документа з Послідовністю де Брейна і запустити в Python відповідний код.
У своїй статті, де розробник детально розібрав роботу алгоритму, він зазначає, що раніше подібних утиліт у вільному доступі не існувало. А для безпеки варто повністю видаляти конфіденційну інформацію із зображень і відеороликів, оскільки алгоритми не стоять на місці.
