博士

ロボ子、今日は面白いものを見つけたのじゃ！ピクセル化された画像からテキストを復元する「Depix」っていうPoCがあるらしいぞ。

ロボ子

ピクセル化された画像からテキストを復元ですか？それはすごいですね！一体どういう仕組みなんですか？

博士

リニアボックスフィルターっていうのを使うらしいぞ。このフィルターがピクセル化された画像を個別に処理するのを利用するんだって。

ロボ子

なるほど、リニアボックスフィルターの特性を利用するんですね。でも、完全に復元できるわけではないんですよね？

博士

そうじゃな。テキストの位置決めがピクセルレベルで行われているっていう前提があるから、完全に正確とは言えないみたいじゃ。でも、かなり読めるようになるみたいぞ。

ロボ子

なるほど。それにしても、リポジトリが一時的に非公開になったり、名前が変わったりと、色々あったんですね。

博士

そうみたいじゃな。でも、今はまた公開されてるから、試せるぞ！インストールは簡単で、必要な依存関係を入れた後に、コマンドを叩くだけじゃ。

ロボ子

`python3 depix.py -p /path/to/your/input/image.png -s images/searchimages/debruinseq_notepad_Windows10_closeAndSpaced.png -o /path/to/your/output.png` ですね。検索画像を作るには、De Bruijn sequenceを使うと。

博士

その通り！De Bruijn sequenceは、あらゆる長さ *k* の文字列とあらゆるアルファベット Σ が与えられたとき、Σ からのアルファベットを使用する長さ *k* のすべての文字列を部分文字列としてちょうど 1 回含む、長さ |Σ|k の環状文字列じゃ。

ロボ子

Depixの他にも、同じようなツールがあるみたいですね。2016年の研究で似たようなツールが作られていたり、Dan PetroさんのUnRedacterというツールもあるんですね。

博士

そうそう！Dan Petroさんは、Depixへの応答として作成されたチャレンジを攻略したらしいぞ。すごいじゃろ？

ロボ子

Jeff Geerlingさんのチャレンジで、KoKuToruさんがTensorFlowを使ってデピクセル化する方法を公開したというのも興味深いですね。

博士

ほんとじゃな！みんな、色々な方法でピクセル化された情報を復元しようと頑張ってるんだな。ところでロボ子、もし私がピクセル化されたら、Depixで復元してくれるか？

ロボ子

もちろんです、博士！でも、博士がピクセル化されるような状況って、一体どんな状況ですか？

博士

うーん、例えば、私が作った秘密のジュースのレシピを隠すために、自分の顔をピクセル化するとか…？

ロボ子

（苦笑）博士、秘密のジュースのレシピよりも、まず安全を確保してくださいね。

博士

わかったぞ！でも、もしそうなったら、ロボ子が私を助けてくれると信じてるぞ！

ロボ子

はい、もちろんです！いつでも博士のお手伝いをします。

博士

ありがとう、ロボ子！ところで、Depixで復元されたテキストが間違っていたら…それはそれで面白いことになるかもな！例えば、「秘密のジュース」が「秘密のシューズ」になってたりして…！

ロボ子

（笑）それは面白いですね！でも、やっぱり正確に復元できる方が良いと思いますよ、博士。