? ? ? ? 支付寶紅包，發(fā)紅包的同學(xué)拍一張物體的照片，系統(tǒng)加黑線處理. 收紅包的同學(xué)在地圖上找到這個物體，同樣攝像頭以同樣的角度，距離對著掃，就可以領(lǐng)到紅包.

一不小心又超限了

? ? ? ?這種玩法很有趣，調(diào)動了大家的積極性。我覺得這個玩法應(yīng)該首先在百度地圖上實現(xiàn)，只可惜老東家的產(chǎn)品經(jīng)理們沒有想到類似的玩法.

? ? ? ? 下面說一下破解的對策，由于支付寶后臺匹配算法計算的也是相似度，因此并不是一定要找到藏紅包的地址，只需要從線索圖片里進(jìn)行處理，就可能通過驗證，拿到紅包。

? ? ? ?網(wǎng)上有photoshop教程，用黑線相近的區(qū)域填充黑線覆蓋的區(qū)域，就可以通過驗證。同樣，可以用python等腳本來實現(xiàn)。

? ? ? ?一個簡單的思路就是設(shè)置好固定的黑線和實景的像素寬度，用PIL去處理，進(jìn)行復(fù)制和粘貼工作..網(wǎng)上有很多類似的實現(xiàn).但是缺點也明顯，不同手機像素不同，需要自己去調(diào)節(jié)，并且，阿里修改了黑線寬度策略，隨機化寬度，讓這種方式的工具丟掉了太多實景像素，而不能通過驗證。

? ? ? ?更好的解決方案是，通過選取幾列像素，通過像素值來動態(tài)計算判斷黑線的位置，然后通過黑線相近的像素用插值的方法去填充，這樣能損失最少的實景像素，并且處理之后的圖片看起來更柔和。

? ? ? ? https://github.com/whiled0ne 上，我已經(jīng)寫了一個demo，經(jīng)測試，可以領(lǐng)到不少紅包

線索圖片

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處理效果

? ? ? 盡管在某些類型的圖片上，這種方法近乎“完美”，但是在更多情況下，這種方式有很多弊端，它依賴你對黑線像素的閥值設(shè)置。如果背景顏色變化比較多，你需要自己調(diào)節(jié)這個黑線的閥值。

? ? ? 一個更好的黑線判斷思路是，將圖像的rgb做一條曲線，黑線的中心位置應(yīng)該落在曲線的奇點上，利用相鄰像素值的差來檢測，可以解決實景像素跟黑線接近的場景。首先，我們把每行像素的r g b相加，作出曲線

兩張不同圖片的每行像素和的變化

? ? 可以看到，圖片不同，像素不同，但是都在12的整數(shù)倍這里，達(dá)到最低點. 這里就是黑線的最低值. 而這個點可以通過每行像素跟前一行的增值來判斷，這個d小于0，說明曲線遞減，當(dāng)0第一次由小于零變?yōu)榇笥?，就可以判斷黑點的位置了

? ? ?另外一個工作就是判斷黑線的寬度，這也可以通過d的值輔助判斷，另外黑線還有一個明顯的特征，我們?nèi)∶啃邢袼氐淖畲笾岛妥钚≈?，黑線范圍內(nèi)的兩個數(shù)的比值應(yīng)該接近，用 log(e,max/min) 計算得到的數(shù)值接近0，這個特征算是必要不充分條件，結(jié)合一些其它特征，就可以不考慮像素點的具體值，具體范圍，就可以修復(fù)圖片.

兩種方法的對比

? ?目前成功率在百分之五十左右，根據(jù)具體圖片不同，會有一些不同。

背景暗淡的圖片處理效果