liqUID glASS - smileyCTF 2025

画像を変形するwasmと、変形したQRコードの画像が与えられる

opencvのremapを使って逆向きに変形すると元の画像が得られる

code:python

import numpy as np

import cv2

def unwrap(warped_rgba: np.ndarray) -> np.ndarray:

x = np.arange(W, dtype=np.float32)

y = np.arange(H, dtype=np.float32)

xv, yv = np.meshgrid(x, y)

# ... (色調補正と逆ワープマップ計算の部分は変更なし) ...

u = xv / W

v = yv / H

du = u - 0.5

dv = v - 0.5

r = np.hypot(du, dv)

# ---- 色調補正の逆算 (変更なし) ----

r_half = r * 0.5

base = 1.0 - r_half

gain_r = base * 0.9 + r_half * 0.8

gain_g = base + r_half * 0.95

gain_b = base * 0.95 + r_half * 0.85

warped_f = warped_rgba.astype(np.float32)

sampled_f = warped_f.copy()

# ---- 逆ワープマップの高速計算 (変更なし) ----

S = 0.1 * np.sin(25.0 * u + 20.0 * v)

C = 0.1 * np.cos(20.0 * u + 25.0 * v)

u_p = np.clip(u + S + du * r * 0.5, 0.0, 1.0)

v_p = np.clip(v + C + dv * r * 0.5, 0.0, 1.0)

map_x_fwd = (u_p * (W - 1))

map_y_fwd = (v_p * (H - 1))

map_x_inv_sparse = np.full((H, W), -1.0, dtype=np.float32)

map_y_inv_sparse = np.full((H, W), -1.0, dtype=np.float32)

sx_int = np.rint(map_x_fwd).astype(np.int32)

sy_int = np.rint(map_y_fwd).astype(np.int32)

valid_mask = (sx_int >= 0) & (sx_int < W) & (sy_int >= 0) & (sy_int < H)

# ---- 穴埋め (Hole Filling) - ここからが修正箇所 ----

# 穴（-1.0）となっている部分を特定するマスクを作成 (0:有効、1:穴)

hole_mask = (map_x_inv_sparse == -1.0).astype(np.uint8)

# # cv2.inpaintを使用して穴を埋める

# # 第3引数は修復に使う近傍の半径、第4引数はアルゴリズム

# map_x_inv = cv2.inpaint(map_x_inv_sparse, hole_mask, 3, cv2.INPAINT_NS)

# map_y_inv = cv2.inpaint(map_y_inv_sparse, hole_mask, 3, cv2.INPAINT_NS)

# ---- 逆ワープの適用 (変更なし) ----

unwarped_f = cv2.remap(sampled_f,

map_x_inv_sparse.astype(np.float32),

map_y_inv_sparse.astype(np.float32),

interpolation=cv2.INTER_LINEAR,

borderMode=cv2.BORDER_REPLICATE)

return unwarped_f.astype(np.uint8)

wrapped = cv2.cvtColor(cv2.imread('liquidglass.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED), cv2.COLOR_BGRA2RGBA)

restored = unwrap(wrapped)

cv2.imwrite('restored.png', cv2.cvtColor(restored, cv2.COLOR_RGBA2BGRA))

https://scrapbox.io/files/687530ed6978538fe9c4a8fe.png