说一说关于破解支付宝AR红包的事

当朋友圈的你们才开始分享支付宝AR红包的消息的时候，我已经对它动了一二三四次歪脑筋了，虽然事实证明并不是那么顺利，至今我也只在电脑前识别出5个不知道在哪里的红包，其中一个还因为定位信息不符开不了。

昨天上午听公司的小伙伴说起支付宝新推出的AR红包，LBS加图像识别的另一个创新，可说是支付宝在社交互动这一块终于打出来的一张好牌。然而，在许多人还在奔走相告这个消息的时候，我已经和小伙伴们对它动起了歪心思。

首先当然是抓包，但并没有结果。想必是汲取了之前微信朋友圈的红包照片的教训，通过其他流的方式来传输，或许加了密？都是猜测，但是图片是不能直接抓到的了。

通过对AR红包的体验，我们能想到找红包的大概原理就是打开摄像头时，不断获取当前的图像，然后通过图片识别算法计算与藏红包时拍的图片的相似程度。这种效果的处理方案可以是：通过感知哈希算法对藏红包的图片生成一组摘要信息（指纹），然后在找红包时不断获取当前图像生成指纹，再通过汉明距离算法进行比较， 结果越接近就表示越相似，用户很难拍出一张与原图完全一样的图片，所以大概会设定一个阙值，当小于这个阙值时就认为图片是一样的。

类似于这样的处理方式，它有一个明显的特点就是忽略细节。比如上面所提的感知哈希算法，就是先将图片缩小成8*8的大小，再转为64级的灰度，这种情况下的一些细小差别已经变成几乎不存在了。

很直接的一个证明就是，我在找红包时按住找线索，在弹出图片时对手机截屏，然后把线索图在电脑屏幕上放大，再通过手机上直接扫图。就是这样简单的方式，对于少数虽然被加上了斑马线条的图片，还是可以勉强识别出来。就是比较考验手机对准的角度，而且对图片要求较高，得是缩小之后看起来那些黑条对图片的识别影响不大的图片。

我通过上面的方式已经在电脑前收了几个不知道是在哪里的红包。但是这方式还是略显笨拙，有没有什么方式能够提高成功率呢？

注意线索图，这些黑条是等距离的遮在图片上的，并且没被挡住的部分要比黑条大一点。并且线索图是一个正方形且所在位置固定。那么，对于一些比较简单的图片，可以通过把每条黑条上面的图片内容复制，并遮到黑条上面，就可以把黑条去掉，而得到一张与原图较相似的图片了。我打开了ubuntu上的gimp手动试了一下，又识别出一张图片拿到一个红包。既然这种方式可行，那就可以用代码实现一下了：

首先在找红包时按住查看线索，截屏，然后用gimp打开，定位到在我1080p带虚拟导航栏的手机中，线索图在图片中的左上角及右下角的xy坐标分别是330, 963, 750, 1383。

拿到这些数据之后，把图片加到项目中，就可以开始写代码了。先实现后优化，就不考虑代码性能等各方面的问题了，直接简单粗暴地自定义一个View并在主线程中计算处理（先实现嘛）并绘制，代码如下：

public class ARView extends View {
    private Paint mPaint;
    private int dividerHeight = 7;// 这个值是慢慢试出来的
    private int pictureHeight = 8;// 这个不是整图的高，而是每一条没有被挡住的高
    private Bitmap mBitmap;

    public ARView(Context context, @Nullable AttributeSet attrs) {
        super(context, attrs);
        mPaint = new Paint();
    }

    @android.support.annotation.RequiresApi(api = Build.VERSION_CODES.KITKAT)
    @Override
    protected void onDraw(Canvas canvas) {
        if (mBitmap == null) {
            final int width = getWidth();//  获取View宽，为了最后把图片放大到填满
            InputStream is = null;
            try {
                is = getContext().getAssets().open("a.png");//我截的图，直接丢assets里了
                final BitmapRegionDecoder decoder = BitmapRegionDecoder.newInstance(is, true);//只需要加载线索图那一部分内容即可
                final Rect rect = new Rect(330, 963, 750, 1383);// 前面所定位到的线索图的坐标
                final Bitmap origin = decoder.decodeRegion(rect, null);//拿到线索图
                final Bitmap bitmap = origin.copy(Bitmap.Config.ARGB_8888, true);//cp一个可以通过setPixel修改的新的bitmap
                if (!origin.isRecycled()) {
                    origin.recycle();
                }
                if (!decoder.isRecycled()) {
                    decoder.recycle();
                }
                restoreBitmap(bitmap);//在这个方法里处理图片

                final Matrix matrix = new Matrix();
                final float scale = (float) width / bitmap.getWidth();//计算控件宽度与图片宽度的比，用于放大图片显示
                matrix.setScale(scale, scale);
                mBitmap = Bitmap.createBitmap(bitmap, 0, 0, bitmap.getWidth(), bitmap.getHeight(), matrix, false);
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                if (is != null) {
                    try {
                        is.close();
                    } catch (IOException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            }
        }
        canvas.drawBitmap(mBitmap, 0, 0, mPaint);
    }

    private void restoreBitmap(Bitmap bitmap) {
    // ...
    }
}

大致代码就是上面这样了。

restoreBitmap的方法是通过遍历每一个黑色的像素点，然后把其上面没挡住的像素点设置上去。过程大概如下：

假设原图是这样的，数字是显示出来的部分，星号是黑条：

1234567887654321
****************
3456789009876543
****************

那么我们只需要把它变成如下所示就可以了：

1234567887654321
1234567887654321
3456789009876543
3456789009876543

这种处理方式对图片本身有一定高求，比如图片的像素内容在竖直方面应该是变化不大的，这样还原起来才比较逼真。

在一开始要找出黑条高度及没有被挡住的图片条的高度的时候，我们可以先对黑条设置为另一个颜色，看能不能把黑条完全覆盖，就可以知道我们最终所设置的这两个值是否正确了。

具体实现就是循环一下图片的高度（每次加上图片图及黑色条的高度），再循环黑条的高度，再循环一下宽度，逐个设置像素点（你优化成两个循环我也没话说）。代码如下：

    private void restoreBitmap(Bitmap bitmap) {
        final int width = bitmap.getWidth();
        final int height = bitmap.getHeight();
        final float itemHeight = dividerHeight + pictureHeight;
        out:
        for (int y = 3 + pictureHeight; y < height; y += itemHeight) {//第一条要高一点
            for (int offset = 0; offset < dividerHeight; offset++) {
                if ((y + itemHeight) >= height) {
                    break out;
                }
                for (int x = 0; x < width; x++) {
                    bitmap.setPixel(x, y + offset, bitmap.getPixel(x, y - pictureHeight + offset + 1));
//                    bitmap.setPixel(x, y + offset, bitmap.getPixel(x, y - 2));//另一种处理方式，拉伸黑条上面的那一行像素，没试过识别效果
//                    bitmap.setPixel(x, y + offset, Color.BLUE); //用于测试是否能完全覆盖黑条
                }
            }
            // 处理黑线
//            for (int x = 0; x < width; x++) {
//                bitmap.setPixel(x, y + dividerHeight, bitmap.getPixel(x, y + dividerHeight - 1));
//            }
        }
    }

下图是我处理之后的最终结果：

另外，用没被遮挡的图片条覆盖黑色条是我这里的处理方法。昨晚一个朋友在朋友圈里还提出另一种猜想，即把没被遮挡的图片条拉伸到覆盖到黑色条上面。这也是一种不错的处理方案。我这里没有试验。

还有一个技巧，由于没被遮挡住的图片条与黑色条高度相差不大，所以可以处理之后还是会有比较细的黑线。这时候可以先放大再处理，或者是再用图片的内容覆盖到黑线上。效率会稍低点，但效果应该会更好。

PS：刚才打开支付宝又去看了一下AR红包，发现新的图片所加的黑条粗细已经是不一样的了。不得不说，支付宝的响应真快。