Комментарии 29
Отличная и очень увлекательная задачка получилась) Когда-то давно приходилось решать подобную, но менее замороченную задачу на CTF, тоже был QR, часть которого была полностью замазана, правда брутфорсить в конце не пришлось, но и приз был несколько менее $1к… Отличная задачка для студентов, чтобы понять и коды Рида-Соломона, и просто руками и глазами поработать, да и вообще запомнить, что замыливать и затирать данные нужно очень аккуратно…
История и статья замечательные. Но «вкрации» (в оригинале «quickly») !!?? Это шутка или тест на внимательность чтения?
И ещё «Давайте проверим каждый блок, если мы находимся ниже или выше предела:». Явно было if, но на русский так не переводится.
Вообще, перевод не очень высокого качества.
Вы можете попробовать просканировать QR код столькими приложениями, сколькими сможете

Последняя буква хорошо различима V.

Что мы можем узнать из скриншотов, которые мы взяли?

Интересной для нас была синяя колонна (x: 8, y: 22-28)

Она может восстанавливать исходные данные, обнаруживая и исправляя ошибки и стирания.

Бит 14 является самым значительным битом.

Наконец, самое прекрасное:


Давайте подчеркнем(Let’s enchance может давайте колдовать?). Обработка изображений.

Раньше все думали, что это гугл-транслейт. Но похоже, что без литературных негров тут не обошлось.

Раз уж тут все шлют исправления, то вы ещё слово «брутфорс» не просклоняли, плюс пропустили в этом слове букву: «Ниже псевдокод бутфорс».
Справедливости ради хочу заметить что кошелек был не от Bitcoin (BTC) а от Bitcoin Cash (BCH), что является другой альтернативной криптовалютой. В данный момент куча деятелей, в том числе и Roger Ver пытаются запутать людей и выдают BCH за BTC. Биткоин кеш, действительно, имеет в данный момент некоторые преимущества (комиссия за перевод меньше) но это временный бонус, который обернется в будущем неприятностями для экосистемы Bitcoin Cash.
Для статьи не имеет значения поскольку разницы в формате ключей и QR кода нет никакой.
Каждый раз натыкаясь на подобную статью, в плане крутизны, поражаюсь и радуюсь за все человечество. Пока читал, переполняло чувство восхищения.
Все таки с нами(людьми) не все потеряно!
Интересно, насколько хорошо будет работать нейронная сеть в этой задаче.
Ведь размытые лица уже распознает!
Ужасно она будет работать. Ведь тут нужно восстановить код точно а не примерно. И различных вариантов слишком много, в отличии от лиц.
В этой статье, конечно, детальнее изложены элементы спецификации. Но и та статья писалась для других целей: чтение простейших QR-кодов в уме как развлечение. Собственно, для развлечения она и используется, например, здесь.
Интересно. Думал, что будет описано про восстановление изображения по размытой картинке (как в фильмах :) ) Есть успешные реализации, несмотря на всю фантастичность.
Да чего тут восстанавливать, оно ж в оттенках серого, а главное — что оно и должно таким быть, даже лучше — только чёрным и белым. Какой алгоритм снятия эфекта размытия? Зачем? Коррекция уровней белого и чёрного, вот и всё. А ещё такую картинку можно спокойно масштабировать (кратно двум, т.е. уменьшить/увеличить в 2 раза, БЕЗ интерполяции) без потери данных.
А фильмы… пока остаются фильмами, увы.
Читал ещё в 2012, как-то не впечатлило. Статья-то годная, но америк не открывает. Алгоритмы давно известны, выбираете готовую реализацию под свой случай и вперёд. Да и самому несложно написать.
А в фильмах оно ж как: на входе 20х20 px, а на выходе Full HD. И алгоритмы, делающие такую магию, универсальны.
Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

Информация

Дата основания
Местоположение
Россия
Сайт
www.edsd.ru
Численность
31–50 человек
Дата регистрации

Блог на Хабре