Depix像素化文本恢复工具，从马赛克截图还原明文内容

Depix：从像素化截图中恢复明文的创新工具

你是否曾经遇到过因截图中的敏感信息被像素化处理而无法识别的情况？Depix 的出现，旨在彻底解决这个问题。它是一个基于 Python 的概念验证工具，可以帮助开发者从像素化的截图中恢复出原始文本内容。本文将带你全面了解这个潜力新星。

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Depix项目目录截图

Depix项目核心亮点

🔍 像素化文本恢复：采用独特的算法，能够从线性盒子滤波器创建的像素化图像中恢复出原始文本。
🎯 精确匹配机制：通过几何距离比较和多轮匹配验证，确保恢复结果的准确性。
🛠️ 实用工具集：提供像素化检测、像素块显示等多个辅助工具，方便用户调试和验证。
📚 丰富文档支持：包含详细的示例和使用说明，帮助用户快速上手。

Depix项目快速开始

只需几步，你就能使用 Depix 恢复像素化文本：
安装依赖：

# 确保安装所需的 Python 包
$ pip install -r requirements.txt

运行 Depix：

$ python3 depix.py \
-p /path/to/your/input/image.png \
-s images/searchimages/debruinseq_notepad_Windows10_closeAndSpaced.png \
-o /path/to/your/output.png

验证像素块检测（可选）：

$ python3 tool_show_boxes.py \
-p images/testimages/testimage3_pixels.png \
-s images/searchimages/debruinseq_notepad_Windows10_closeAndSpaced.png

Depix项目应用场景

数字取证调查：执法和安全专家可以使用 Depix 从像素化的证据图像中恢复关键信息。
安全审计测试：安全研究人员可以验证像素化处理是否真的能保护敏感信息。
数据恢复研究：学术研究者可以基于此工具探索更先进的图像处理和数据恢复技术。
用户案例：该项目已在多个安全研究场景中得到应用，特别是在处理像素化密码和敏感信息的恢复方面。

Depix项目链接

spipm / Depixelization_poc项目地址：https://github.com/spipm/Depixelization_poc

本文地址：https://www.tgoos.com/21098