Depix工具深度分析与使用教程<\/h1>

一、Depix工具概述<\/h2>
Depix是一款用于从像素化截图中恢复明文信息的取证工具，属于概念验证(PoC)性质的应用。它主要针对使用线性盒式过滤器(linear box filter)进行像素化的图像进行逆向处理。<\/p>

核心功能<\/h3>

从像素化截图中恢复原始文本信息<\/li>
支持分析多种常见截图工具(如Greenshot、Gimp等)生成的像素化图像<\/li>

提供辅助工具用于生成测试图像和验证处理效果<\/li> <\/ul>

二、安装与配置<\/h2>

安装依赖<\/h3>

# 确保已安装Python 3.x<\/span>
<\/span><\/span>python3 --version
<\/span><\/span>
<\/span><\/span># 安装必要的依赖库<\/span>
<\/span><\/span>pip install opencv-python numpy pillow
<\/span><\/span><\/code><\/pre>三、基本使用方法<\/h2>
1. 标准处理流程<\/h3>
python3 depix.py -p \/path\/to\/pixelated_image.png -s \/path\/to\/search_image.png -o output.png
<\/span><\/span><\/code><\/pre>参数说明：<\/p>

-p<\/code>: 待处理的像素化图像路径<\/li>
-s<\/code>: 搜索图像(De Bruijn序列图像)路径<\/li>
-o<\/code>: 输出结果路径<\/li>
<\/ul>
2. 针对不同像素化工具的处理<\/h3>
Greenshot像素化图像<\/h4>
python3 depix.py -p greenshot_pixelated.png -s search_greenshot.png -o result.png
<\/span><\/span><\/code><\/pre>Gimp像素化图像<\/h4>
python3 depix.py -p gimp_pixelated.png -s search_gimp.png --backgroundcolor 255,255,255 -o result.png
<\/span><\/span><\/code><\/pre>--backgroundcolor<\/code>参数用于过滤编辑器背景色<\/p>
3. 辅助工具<\/h3>
显示检测到的方块<\/h4>
python3 tool_show_boxes.py -p pixelated_image.png
<\/span><\/span><\/code><\/pre>生成像素化测试图像<\/h4>
python3 tool_gen_pixelated.py -i original.png -o pixelated_output.png
<\/span><\/span><\/code><\/pre>四、技术原理深度解析<\/h2>
1. 核心算法流程<\/h3>


图像预处理<\/strong>：<\/p>

将像素化图像分割为矩形块<\/li>
移除纯白\/纯黑背景色块<\/li>
统计色块大小分布<\/li>
<\/ul>
<\/li>

搜索图像处理<\/strong>：<\/p>

使用De Bruijn序列生成包含预期字符的图像<\/li>
以相同方式像素化搜索图像<\/li>
计算每个块的平均颜色值<\/li>
<\/ul>
<\/li>

匹配算法<\/strong>：<\/p>

对像素化图像的每个块，在搜索图像中寻找直接匹配<\/li>
对单匹配结果视为正确<\/li>
对多匹配块基于几何距离进行验证<\/li>
迭代处理直至无法找到新的正确匹配<\/li>
<\/ul>
<\/li>
<\/ol>
2. 线性盒式过滤器特性<\/h3>
像素化过程本质是：<\/p>

将图像分割为固定大小的网格<\/li>
对每个网格区域计算颜色平均值<\/li>
用平均色填充整个网格区域<\/li>
<\/ol>
这种处理虽然丢失了细节信息，但保留了颜色分布的统计特征，成为Depix恢复的基础。<\/p>
3. 关键假设条件<\/h3>
Depix算法有效的前提：<\/p>

文本定位在像素级别完成(非亚像素精度)<\/li>
了解原始字体规格(类型、大小等)<\/li>
图像未经过额外压缩处理<\/li>
使用线性盒式过滤器进行像素化<\/li>
<\/ol>
五、高级使用技巧<\/h2>
1. 创建有效的搜索图像<\/h3>
步骤：<\/p>

创建包含De Bruijn序列的文本文件<\/li>
使用与原始图像相同的编辑器、字体设置截图<\/li>
保存到images\/searchimages\/<\/code>目录<\/li>
处理时通过-s<\/code>参数指定<\/li>
<\/ol>
2. 优化处理效果的方法<\/h3>


精确裁剪<\/strong>：<\/p>

只保留像素化区域，去除边框和其他内容<\/li>
推荐使用GIMP等专业工具<\/li>
<\/ul>
<\/li>

CSS匹配<\/strong>：<\/p>

调整test.html<\/code>中的CSS设置<\/li>
重点匹配字间距、字母间距和字体粗细<\/li>
在Chrome中预览调整<\/li>
<\/ul>
<\/li>

字符集设置<\/strong>：<\/p>

修改preload.ts<\/code>中的字符集定义<\/li>
根据实际内容调整预期字符范围<\/li>
<\/ul>
<\/li>
<\/ol>
六、局限性分析<\/h2>
1. 技术限制<\/h3>


亚像素定位问题<\/strong>：<\/p>

现代文本光栅化器使用亚像素精度定位<\/li>
与Depix的整数块边界假设冲突<\/li>
<\/ul>
<\/li>

字体差异问题<\/strong>：<\/p>

不同渲染引擎产生的微小差异<\/li>
可变宽度字体的级联效应<\/li>
<\/ul>
<\/li>

图像压缩问题<\/strong>：<\/p>

JPEG等有损压缩会破坏块颜色特征<\/li>
使匹配算法失效<\/li>
<\/ul>
<\/li>
<\/ol>
2. 常见处理问题<\/h3>


字符溢出问题<\/strong>：<\/p>

字符与编辑块非1:1对应<\/li>
导致最右侧块匹配错误<\/li>
<\/ul>
<\/li>

空白问题<\/strong>：<\/p>

空白字符被后续字符占据<\/li>
难以准确识别<\/li>
<\/ul>
<\/li>

像素化偏移问题<\/strong>：<\/p>

难以确定原始偏移坐标<\/li>
影响块边界判断<\/li>
<\/ul>
<\/li>
<\/ol>
七、实战案例<\/h2>
1. 恢复Greenshot像素化密码<\/h3>
步骤：<\/p>

准备像素化密码图像password_pixelated.png<\/code><\/li>
生成匹配的搜索图像<\/li>
执行恢复命令：
python3 depix.py -p password_pixelated.png -s search_greenshot.png -o password_result.png
<\/span><\/span><\/code><\/pre><\/li>
验证输出结果<\/li>
<\/ol>
2. 处理复杂背景图像<\/h3>

识别背景色RGB值<\/li>
修改源代码中的背景过滤逻辑<\/li>
添加自定义背景色过滤：
# 在functions.py中修改背景色判断<\/span>
<\/span><\/span>if<\/span> (r,g,b) ==<\/span> (255<\/span>,255<\/span>,255<\/span>) or<\/span> (r,g,b) ==<\/span> (0<\/span>,0<\/span>,0<\/span>) or<\/span> (r,g,b) ==<\/span> (192<\/span>,192<\/span>,192<\/span>):
<\/span><\/span>    continue<\/span>
<\/span><\/span><\/code><\/pre><\/li>
<\/ol>
八、安全建议<\/h2>


不要依赖像素化保护敏感信息<\/strong>：<\/p>

像素化不是安全的数据遮蔽方法<\/li>
应使用完全覆盖或加密方法<\/li>
<\/ul>
<\/li>

防御措施<\/strong>：<\/p>

对敏感信息使用实心色块完全覆盖<\/li>
避免使用线性盒式过滤器进行模糊处理<\/li>
考虑添加随机噪声破坏统计特征<\/li>
<\/ul>
<\/li>
<\/ol>
九、开发扩展<\/h2>
1. 核心参数调整<\/h3>


块大小检测<\/strong>：<\/p>

修改find_rectangles<\/code>函数逻辑<\/li>
优化对非标准像素化的识别<\/li>
<\/ul>
<\/li>

匹配阈值<\/strong>：<\/p>

调整颜色匹配的容差范围<\/li>
适应不同质量的输入图像<\/li>
<\/ul>
<\/li>
<\/ol>
2. 算法优化方向<\/h3>

引入机器学习改进字符识别<\/li>
支持亚像素精度分析<\/li>
开发抗压缩的恢复算法<\/li>
自动化字体参数检测<\/li>
<\/ol>
十、总结<\/h2>
Depix作为一款专业的像素化图像分析工具，在满足特定条件时能有效恢复被遮蔽的文本信息。其核心价值在于揭示了常见像素化处理的安全隐患，促使我们重新评估敏感信息保护的方法。理解其工作原理不仅有助于取证分析，也能指导开发更安全的信息遮蔽方案。<\/p>

注意：本工具仅限合法授权的研究和取证使用，任何未经授权的信息恢复行为可能违反法律法规。<\/p>
<\/blockquote>

Depix工具深度分析与使用教程<\/h1>

一、Depix工具概述<\/h2> Depix是一款用于从像素化截图中恢复明文信息的取证工具，属于概念验证(PoC)性质的应用。它主要针对使用线性盒式过滤器(linear box filter)进行像素化的图像进行逆向处理。<\/p>

二、安装与配置<\/h2>

三、基本使用方法<\/h2>

2. 针对不同像素化工具的处理<\/h3>

四、技术原理深度解析<\/h2>

五、高级使用技巧<\/h2>

六、局限性分析<\/h2>

七、实战案例<\/h2>

九、开发扩展<\/h2>

一、Depix工具概述<\/h2>
Depix是一款用于从像素化截图中恢复明文信息的取证工具，属于概念验证(PoC)性质的应用。它主要针对使用线性盒式过滤器(linear box filter)进行像素化的图像进行逆向处理。<\/p>