在个人隐私极其容易泄露的网络时代，大家可能都会使用马赛克来遮盖图片上的敏感信息。马赛克是一种用来遮盖原画面的手段，有利也有弊。在影视漫画作品中，每当出现儿童不宜或者血腥暴力的场景，都极有可能伴随着厚重的马赛克。而正儿八经的画面带上马赛克，画风就会变得奇怪起来。
有码观影，始终如同隔靴搔痒，如鲠在喉。所以有人说，马赛克的发明是阻碍人类进步的绊脚石。于是乎在Github上就有这样一位程序员deeppomf ，使用深度神经网络开发出了一款能去除马赛克，让原图重现的神奇程序：DeepCreamPy 。
软件介绍：
DeepCreamPy 是一款基于深度学习的工具，通过使用深度完全卷积神经网络，使用CPU即可推断出图像缺失的内容并给出有意义的预测。技术上参照了英伟达在18年发布的一篇论文，当然，英伟达原文的目的可不是用来做羞羞的事情，而是为了复原画面被单色条带遮挡的问题。
DeepCreamPy 支持跨平台，作者提供了适用于 Windows 64 位平台的预构建二进制文件，对于有兴趣自己编译的用户，DeepCreamPy 可以在 Windows、Mac 和 Linux 上运行。
使用该工具的方法十分简单，用户在单独的图像编辑程序中打开图片，在需要去除马赛克的部位画上一条绿线，运行程序让它自动复原即可。
我们先来看看它的去码效果：
从开发者放出的这两张对比图来看，还原度还是相当可以的。图片中的动漫少女的脸颊和肩颈、手部线条都得到了几乎完美的还原，让人完全看不出差别。
DeepCreamPy适用范围：
DeepCreamPy 仅适用于薄码和二次元动漫图片，如果马赛克太大太厚，去码可能会失效，如下图所示。
而且该程序还要求使用者手动标明哪里是打码区域，因此还实现不了大规模自动化处理。
所以如果你十分介意这些缺点，那么后面的内容可以跳过了。如果你学(wu)习(ma)的意愿很强烈，请接着往下看。
DeepCreamPy怎么使用？
安装软件：
64位Windows用户可以直接下载exe程序，资源下载见文末。
如果你使用的不是Windows系统，需要自己编译，程序中已经包含训练模型，请从压缩包中提取。
编译代码需要一下组件：
- Python 3.6
- TensorFlow 1.10
- Keras 2.2.4
- Pillow
- h5py
Tensorflow、Keras、Pillow、和h5py可以使用pip安装：
$ pip install -r requirements.txt请注意软件版本，Windows上的TensorFlow不兼容Python 2，也不兼容Python 3.7。
手动处理黑条遮挡和马赛克遮挡
打开 Photoshop 或者 GIMP，将你想修复的区域的颜色涂成绿色。对于单色条遮住人物敏感部位的情况，使用纯绿色(色号#00FF00)预处理图片，以绿条取代图片中的黑条。强烈推荐使用铅笔工具，不要用刷子。如果你没用铅笔，那么确保你所使用的工具关闭了抗锯齿（ANTI-ALIASING）功能。或者用魔棒选中马赛克区域，再用油漆桶上色。
最后将处理的文件以PNG格式存储在软件的「decensor_input」文件夹中。如果敏感部位不是黑条而是马赛克，还需要将未上色的原始图片放入「decensor_input_original」文件夹中，并确保其文件名和放在「decensor_input」中的预处理图片文件名相同。
运行DeepCreamPy去马赛克
A. 使用EXE直接运行：双击软件即可；
B. 命令行处理：
对于黑条遮挡的图片，输入以下命令：
$ python decensor.py对于马赛克遮挡的图片，输入以下命令：
$ python decensor.py —is_mosaic=True程序的启动和运行会花费一定时间，所以看到空白的命令行界面不要慌张，耐心等待或者干脆把程序切到后台就行了。
注意事项：
如果你图片处理后成了这样：
一定是你处理的姿势不对，请注意不要犯以下两种错误：
图一，图片马赛克区域没有完全涂满；图二，由于开启了抗锯齿功能，导致马赛克边缘区域不是纯绿色填充，请关闭抗锯齿功能。
DeepCreamPy下载说明：
由于目前开源作者已经删除全部项目程序，文末会给大家提供第三方备份存档的文件，包含了windows可视化程序和源码。
总而言之，DeepCreamPy目前的确是有一些局限。从实际效果来看，DeepCreamPy复原后的真人图片涂抹痕迹比较明显，不过处理线条比较简单的动漫图片是绰绰有余了，所以看看X番什么的应该是没问题。
也许你会说，实现这样的效果也不算啥。别急，时代在发展，技术在进步，你懂得。
英伟达论文地址：https://arxiv.org/pdf/1804.07723.pdf