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比赛时间：2020年10月17日早上9点 

比赛时限：一个月

0x1 一“页”障目

宣传单里藏有flag，不过分成了三份

拼好如图：

0x2 壮言壮语

工具：

与佛论禅：

0x3 秘技·反复横跳

下载文件

得到一种图片

将图片后缀名改成rar，用WinRAR打开（或者用，显然图片里藏有其他东西，或者foremost得到一个压缩包（）） ，里面是一张错位的二维码

 位置调整

扫描得到flag

0x4 来拼图

给了一张图片source.jpg和一个压缩包，压缩包里为1600个小图片，这1600个小图片是将source.jpg 编辑 加上flag以后的图片切割得来的。

利用python的CV2库的图像匹配算法，由于修改原图，将flag写入到图片上会造成小图片与原图上相应位置的图片匹配度降低，当匹配度低于某个阈值时，可认为是将flag写到了这张小图片上，阈值取的是5e-10.。

同时将小图片拼接成原图片并且保存。

因为开启多线程，比较时间较短，但运行时比较占CPU 

# python3import cv2from PIL import Imageimport numpy as npimport osimport shutilimport threading# 读取目标图片source = cv2.imread(r"C:/Users/Lenovo/Desktop/pt/source.jpg")# 拼接结果target = Image.fromarray(np.zeros(source.shape, np.uint8))# 图库目录dirs_path = r"C:/Users/Lenovo/Desktop/pt/pingTu"# 差异图片存放目录dst_path = r"C:/Users/Lenovo/Desktop/pt/new1"def match(temp_file):    # 读取模板图片    template = cv2.imread(temp_file)    # 获得模板图片的高宽尺寸    theight, twidth = template.shape[:2]    # 执行模板匹配，采用的匹配方式cv2.TM_SQDIFF_NORMED    result = cv2.matchTemplate(source, template, cv2.TM_SQDIFF_NORMED)    # 归一化处理    cv2.normalize(result, result, 0, 1, cv2.NORM_MINMAX, -1)    # 寻找矩阵（一维数组当做向量，用Mat定义）中的最大值和最小值的匹配结果及其位置    min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)    target.paste(Image.fromarray(template), min_loc)    return abs(min_val)class MThread (threading.Thread):    def __init__(self, file_name):        threading.Thread.__init__(self)        self.file_name = file_name    def run(self):        real_path = os.path.join(dirs_path, k)        rect = match(real_path)        if rect > 5e-10:            print(rect)            shutil.copy(real_path, dst_path)count = 0dirs = os.listdir(dirs_path)threads = []for k in dirs:    if k.endswith('jpg'):        count += 1        print("processing on pic"+str(count))        mt = MThread(k)        mt.start()        threads.append(mt)    else:        continue# 等待所有线程完成for t in threads:    t.join()target.show()target.save(r"C:/Users/Lenovo/Desktop/pt/target.jpg")

拼接结果（不知道为什么存在色差）需要手动拼合部分内容 

参考文章

转载地址：http://onwof.baihongyu.com/