1、原理

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该算法利用线性盒滤波器分别处理每个块的事实。对于每个块，它将搜索图像中的所有块像素化以检查直接匹配。

对于大多数像素化图像，Depix能够找到单个匹配结果。它假设这些是正确的。然后将周围多个匹配块的匹配在几何上与像素化图像中相同的距离进行比较。匹配也被视为正确。这个过程重复几次。

当正确的块不再有几何匹配后，它将直接输出所有正确的块。对于多匹配块，它输出所有匹配的平均值。

2、准备工作

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第一步：将github项目中， PycharmProjects/Depix/images/searchimages/debruinseq.txt 文件，复制到本地文本，截图后，放回PycharmProjects/Depix/images/searchimages/目录。如图"1"

第二步：截图并打马赛克，保存到 PycharmProjects/Depix/images/testimages/目录，如图"2"。

3、消除马赛克

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执行：python depix.py -p images/testimages/test1.png -s images/searchimages/debruinseq_mac_ue.png -o output.png

执行过程，有点小期待：

4、效果对比

自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

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