Ihdr: PNG — not GIF! / Хабр

Содержание

PNG — not GIF! / Хабр

Доброго времени суток!

Вам когда-нибудь хотелось узнать как устроены файлы PNG? Нет? А я все равно расскажу.

Формат PNG(Portable Network Graphics) был изобретен в 1995 году, чтобы стать заменой

GIF

, а уже в 1996, с выходом версии 1.0, он был рекомендован

W3C

, в качестве полноправного сетевого формата. На сегодняшний день PNG является одним из основных форматов веб-графики.


Под катом вы найдете общее описание строения PNG-файла, некоторое количество картинок-схем, препарирование

в hex-редакторе, и, конечно, ссылку на спецификацию.

Общее строение

Структура PNG в самом общем виде представлена на следующем рисунке.


То есть файл состоит из подписи и некоторого количества блоков(чанков, chunks), каждый из которых несет в себе некоторую информацию (спасибо КО!). Но почему подпись нельзя считать одним из чанков? Давайте разберемся поподробнее.

Подпись файла

Подпись PNG-файла всегда одинакова, состоит из 8 байт, и представляет собой (в hex-записи)


89 50 4E 47 0D 0A 1A 0A

Что же это означает?


  • 89 — non-ASCII символ.
    Препятствует распознаванию PNG, как текстового файла, и наоборот.
  • 50 4E 47 — PNG в ASCII записи.
  • 0D 0A — CRLF (Carriage-return, Line-feed), DOS-style перевод строки.
  • 1A — останавливает вывод файла в DOS режиме (end-of-file), чтобы вам не вываливалось многокилобайтное изображение в текстовом виде.
  • 0A — LF, Unix-style перевод строки.
Chunks

Чанки — это блоки данных, из которых состоит файл. Каждый чанк состоит из 4 секций.


Разберем эти секции по порядку.

Длина

Ну, с длиной вроде все ясно. Просто числовое значение длины блока данных.

Тип (имя)

С типом немного поинтересней. Тип представляет собой 4 чувствительных к регистру ASCII-символа. Регистры символов (пятый бит в числовой записи символа) в имени чанка различаются неспроста — это флаги, которые сообщают декодеру некоторую дополнительную информацию.


  • Регистр первого символа определяет является ли данный чанк критическим(верхний регистр) или вспомогательным(нижний регистр).
    Критические чанки должны распознаваться каждым декодером. Если декодер встречает критический чанк, тип которого не может распознать, он обязан завершить выполнение с ошибкой.
  • Регистр второго символа задает «публичность»(верхний регистр) или «приватность»(нижний регистр) чанка. «Публичные» чанки — официальные, задокументированные, распознаваемые большинством декодеров. Но если вдруг вам для каких-то своих нужд понадобится кодировать специфическую информацию, то просто в имени чанка сделайте второй символ маленьким.
  • Регистр третьего символа оставлен для будущих свершений. Предполагается, что он будет использоваться для дифференциации различных версий стандарта. Для версий 1.0 и 1.1 третий символ должен быть большим. Если он (внезапно!) оказался маленьким, все нынешние декодеры должны поступать с чанком, так же как и с любым другим не распознанным (то есть выходить с ошибкой если чанк критический, или пропускать в противном случае).
  • Регистр же четвертого символа означает возможность копирования данного чанка редакторами, которые не могут его распознать.
    Если регистр нижний, чанк может быть скопирован, вне зависимости от степени модификации файла, иначе (верхний регистр) он копируется только в случае, когда при модификации не были затронуты никакие критические чанки.

Для лучшего понимания, давайте разберем флаги на примере чанка, содержащего текст.


Ниже приведен список типов чанков с краткими пояснениями.
Критические чанки

  • IHDR — заголовок файла, содержит основную информацию о изображении. Обязан быть первым чанком.
  • PLTE — палитра, список цветов.
  • IDAT — содержит, собственно, изображение. Рисунок можно разбить на несколько IDAT чанков, для потоковой передачи. В каждом файле должен быть хотя бы один IDAT чанк.
  • IEND — завершающий чанк, обязан быть последним в файле.

Вспомогательные чанки

  • bKGD — этот чанк задает основной фоновый цвет.
  • cHRM используется для задания CIE 1931 цветового пространства.
  • gAMA — определяет гамму.
  • hIST — в этом чанке может храниться гистограмма или общее содержание каждого цвета в изображении.
  • iCCP — цветовой профиль ICC
  • iTXt — содержит текст в UTF-8, возможно сжатый, с необязательной языковой меткой. iTXt чанк с ключевым словом 'XML:com.adobe.xmp' может содержать Extensible Metadata Platform (XMP).
  • pHYs — содержит предполагаемый размер пикселя и/или отношение сторон изображения.
  • sBIT (significant bits) — определяет «цветовую точность» (color-accuracy) изображения (черно-белое, полный цвет, черно-белое с прозрачностью и т.д.), для более простого декодирования.
  • sPLT — предлагает палитру для использования, если полный спектр цветов недоступен.
  • sRGB — свидетельствует о использовании стандартной sRGB схемы.
  • sTER — индикатор стереоскопических изображений.
  • tEXt — может содержать текст в ISO/IEC 8859-1 формате, с одной name=value парой для каждого чанка.
  • tIME — хранит дату последнего изменения изображения.
  • tRNS — содержит информацию о прозрачности.
  • zTXt — сжатый текст, с теми же ограничениям, что и tEXt.

Более подробную информацию можно найти в спецификации.

CRC

Контрольная сумма

CRC-32

. Кстати на днях был

топик

о ее подсчете в Windows.

Минимальный PNG

С общей структурой разобрались. Теперь разберем содержание обязательных чанков. Но какие из них обязательные (не критические, критические обязаны распознаваться декодером, а не присутствовать в каждом файле), и как выглядит минимальный PNG-файл? А вот как:


IHDR

Блок данных в IHDR содержит следующие поля:


  • Ширина, 4 байта
  • Высота, 4 байта
  • Битовая глубина (bit depth), определяет количество бит на каждый сэмпл(не пиксель), 1 байт
  • Тип цвета, состоит из 3 флагов 1 (используется палитра), 2 (используется цвет, не монохромное изображение), and 4 (присутствует альфа-канал), 1 байт
  • Метод сжатия.
    На данный момент доступно только значение 0 — сжатие по алгоритму deflate. Если значение отлично от 0, чанк считается нераспознанным, и декодер рапортует об ошибке. 1 байт
  • Метод фильтрации. Так же, как и в случае сжатия, на данный момент может быть только нулем. 1 байт
  • Interlace(переплетение) метод. Определяет порядок передачи данных. На данный момент доступно 2 значения: 0 (no interlace) и 1 (Adam7 interlace). 1 байт

Adam7 interlacing прекрасно демонстрирует картинка из википедии (да-да, GIF в статье про PNG):


IEND

Сигнализирует о конце файла, блок данных этого чанка не содержит ничего.

IDAT

Содержит данные, закодированные, в соответствии с полем метода сжатия в заголовке. Алгоритм декодирования выходит за рамки данной статьи (однако если будут желающие, может появиться в следующей), но в довольно хорошо (и по-русски) описан

здесь

.

Таким образом, простейший PNG-файл (на примере ) выглядит следующим образом.


Заключение

При написании данной статьи я ставил своей задачей дать читателю общие знания о строении PNG-файла, для более глубокого понимания рекомендуется читать

спецификации

.

Топик на хабре про строение JPEG: habrahabr.ru/blogs/algorithm/102521
Топик на хабре про строение GIF: habrahabr.ru/blogs/algorithm/127083

Спасибо за внимание, буду рад любой критике!

Практическая стеганография. Скрытие информации в изображениях PNG / Блог компании VDSina.ru / Хабр

На хакерских конкурсах и играх CTF (Capture The Flag) иногда попадаются задачки на стеганографию: вам дают картинку, в которой нужно найти скрытое сообщение. Наверное, самый простой способ спрятать текст в картинке PNG — прописать его в одном из цветовых каналов или в альфа-канале (канал прозрачности). Для выявления подобных «закладок» есть специальные инструменты, такие как stegsolve, pngcheck и stegdetect, иногда конкурсантам приходится вручную повозиться с фильтрами в GIMP или Photoshop.

Однако прогресс не стоит на месте — и в последнее время всё чаще используются другие способы скрытия данных, например, PNG-наполнение. Посмотрим, как это делается.


Начнём с небольшого теоретического введения по «невидимым» частям PNG.

На экране компьютера при отображении картинки цвета создаются сочетанием красного, зелёного и синего компонентов. Эти три цветовые плоскости называются каналами. Обычно они записываются как RGB.

Кроме этих трёх каналов, в PNG может быть ещё четвёртый канал, называемый альфа (обозначается буквой А) для определения уровня прозрачности. Полученное изображение RGBA определяет видимые цвета и степень прозрачности.

В большинстве графических форматов альфа-канал является значением от 0% до 100% (или от 0 до 255 в байтах). Значение 0% (чёрный) обозначает место на изображении, где должна быть полная прозрачность — тут значение RGB игнорируется, и полностью виден фон под картинкой. Значение альфа-канала 100% (белый) означает, что каналы RGB полностью непрозрачны. Промежуточные значения определяют, насколько нужно смешать фон со значением RGB-пикселя.


Альфа-градиент в PNG

Значения альфа-градиента обычно используются для наложения изображения на другое изображение или на веб-страницу. Альфа-градиенты есть в PNG, WebP, ICO, ICN и других растровых форматах. Формат GIF поддерживает только логическое значение (пиксель либо прозрачен, либо нет).

Альфа-канал — только один из вариантов для размещения скрытого текста. Переходим к PNG-наполнению (padding) для прямой записи данных в бинарный файл.

Формат PNG

достаточно прост

. Каждый файл начинается с восьми стандартных байт подписи, вот её десятичные значения:

137 80 78 71 13 10 26 10

. Первый байт выбран за пределами ASCII, чтобы никакой редактор случайно не принял изображение за текстовый файл. Следующие три байта соответствуют буквам P, N, G. Затем разрыв строки DOS (13 10), маркер DOS окончания файла (26), чтобы программа type не выдавала весь бинарный мусор, и маркер Unix новой строки.

После заголовка начинаются блоки данных (chunks) со стандартной структурой. Сначала идёт блок IHDR с указанием ширины и высоты изображения, цветового пространства, количества бит на пиксель, методом сжатия, методом фильтрации и указанием наличия/отсутствия чересстрочного кодирования. Для ширины и высоты выделено по четыре байта, для остальных параметров — по одному байту.

Затем следует опциональный блок tEXt с текстовыми метаданными, например, с названием программы, которая сгенерировала данный файл PNG. В текстовые блоки можно записывать текстовую информацию в открытом виде.

За IHDR и tEXt следуют блоки IDAT со сжатыми значениями RGB или RGBA для растровых пикселей. При рендеринге PNG обрабатывается IHDR, выделяется буфер в памяти для изображения, данные извлекаются из сжатого формата и попиксельно записываются в буфер. Файл PNG завершается блоком IEND.

В конце каждого блока записана контрольная сумма CRC для этого блока, которая вычисляется по стандартному алгоритму.

Обычно изображения PNG содержат 8 или 16 бит информации на каждый канал RGB или RGBA, то есть выходит от трёх до восьми байт на пиксель. В таком формате все байты заняты полезной информацией о цвете и прозрачности, так что в конце каждой строки графического изображения у нас нет места для записи произвольных данных.

Но для задач стеганографии нужно знать, что PNG поддерживает и меньшую глубину цвета: 1 бит (2 цвета), 2 бита (4 цвета) и 4 бита (16 цветов). В такой ситуации получается, что в одном байте хранится информация о нескольких пикселях. Вот здесь и появляется теоретическая возможность для «горизонтального» наполнения PNG посторонними данными. Если ширина картинки в пикселях не кратна восьми, то в последнем байте строки остаётся неиспользуемые биты, которые все вместе формируют целый неиспользуемый «столбец пикселей».

В случае 1-битного изображения в конце каждой строки может остаться до 7 свободных бит, которые не будут обработаны парсером. В случае 2-битного изображения в последнем байте остаётся до 3 свободных бит. Онлайновый инструмент FotoForensics находит такие неиспользуемые «столбцы пикселей» в изображениях PNG.

Впрочем, PNG-картинки с малой глубиной цвета встречаются очень редко, поэтому и данный метод стеганографии можно считать экзотикой. Если вам попалось PNG-изображение с 2, 4 или 16 цветами, один этот факт уже вызывает подозрение и может инициировать проверку PNG-наполнения по столбцам.

Совсем другое дело — PNG-наполнение за границами картинки. Это более простой метод стеганографии, который позволяет спрятать в изображении гораздо больше информации.

PNG-наполнение за границами картинки (post-pixel padding) часто используется в различных играх, головоломках и конкурсах, не только хакерских. Вот как работает этот метод:

  1. Берём изображение PNG (с любой глубиной цвета).


  2. Вставляем секретную информацию в нижнюю часть картинки.


  3. Сохраняем PNG, не используя чересстрочное кодирование.
  4. Открываем файл в hex-редакторе.
  5. Находим блок IHDR. Он располагается в начале файла после восьми обязательных байт подписи и помечен как IHDR.


  6. Первые четыре байта после метки IHDR — это ширина файла, следующие четыре байта — высота. Уменьшаем это значение c 00 00 01 9D (413 пикселей), например, до 00 00 01 7E (382 пикселя).


  7. Не забудьте пересчитать четыре байта CRC (в формате PNG вычисляется значение CRC для каждого блока данных, в том числе для IHDR), которые записаны в конце блока. Если вы не можете посчитать CRC самостоятельно, посмотрите это значение в любом PNG-файле с аналогичными значениями блока IHDR.

    Получаем результат.

Обратите внимание, что секретные данные остались в нижней части изображения. Размер файла не изменился: 335 906 байт. Просто парсер теперь не обрабатывает эти пиксели — и нижняя часть картинки не демонстрируется на экране.

Несложно догадаться, что в «секретной» части картинки можно спрятать не только текстовую надпись, но и произвольные данные. Например, мы можем записать туда запароленный архив RAR. Картинка с секретным посланием может быть опубликована на Habrastorage или любом другом общедоступном хостинге. Послание получит только тот человек, с которым вы заранее договорились о способе передачи информации и согласовали пароль. Таким способом вредоносные программы могут передавать полезную нагрузку через Хабр и другие общедоступные хостинги.



На правах рекламы

VDS для размещения сайтов

— это про наши

эпичные

! Все серверы «из коробки» защищены от DDoS-атак, автоматическая установка удобной панели управления VestaCP. Лучше один раз попробовать 😉

Не удается прочитать IHDR фрагмент файла PNG



Я прочитал спецификацию файла PNG и узнал, что после первых 8 байтов сигнатуры PNG у нас есть фрагмент IHDR. Это изображение утверждает, что у нас есть IHDR с длиной 13(0x0000000D) байт.

Я написал код в swift, чтобы прочитать тот же файл png и распечатать байты, которые не дают мне IHDR с длиной, равной 13 байтам из первых 4 байтов блока после подписи PNG. Вывод кода в консоли выглядит следующим образом

PNG Signature Bytes: 89 50 4E 47 0D 0A 1A 0A 
File offset: 8
IHDR length bytes: 00 00 00 04 
File offset: 12
IHDR Chunktype bytes: 43 67 42 49 
File offset: 16
IHDR Data byte: 50 00 20 02 
File offset: 20
pngImageWidth: 1342185474
pngImageWidth: 20480
pngImageHeight: 8194

Может быть, я что-то пропустил здесь или спецификация, которую я прочитал, устарела?

Первые 8 байт, на самом деле PNG байты подписи. В IHDR байтах я не получаю ожидаемой длины и типов чанков(ширина, высота и другие байты IHDR являются переменными для разных файлов, но длина и типы чанков должны быть одинаковыми в соответствии с моим чтением).

Код для чтения файла png прямолинейен и выглядит следующим образом:

enum PNGFileAnatomyConstants {
    static let pngSignatureLength = 8
    static let ihdrLength = 4
    static let chunkTypeLength = 4
    static let chunkCRCLength = 4
    static let imageWidthLength = 4
    static let imageHeigthLength = 4
}

func anatomyOfPNGFile() {
    let bundle = Bundle. main

    guard let pngFileUrl = bundle.url(forResource: "PNGFileSignature", withExtension: "png") else { fatalError() }

    do {
        // Signature start------------------------------------------------------------------------------------------

        let readFileHandle = try FileHandle(forReadingFrom: pngFileUrl)
        defer {
            readFileHandle.closeFile()
        }
        let pngSignatureData = readFileHandle.readData(ofLength: PNGFileAnatomyConstants.pngSignatureLength)
        let signatureString  = pngSignatureData.hexEncodedString(options: [Data.HexEncodingOptions.upperCase])
        if signatureString != "89 50 4E 47 0D 0A 1A 0A " {
            fatalError(" Not a png")
        }
        print("PNG Signature Bytes: \(signatureString)")
        print("File offset: \(readFileHandle.offsetInFile)")
        // Signature ebd------------------------------------------------------------------------------------------




        // IHDR Length start------------------------------------------------------------------------------------------
        let ihdrLengthDataBigEndian = readFileHandle. readData(ofLength: PNGFileAnatomyConstants.ihdrLength)

        let ihdrLength: UInt32
        if PlatformEndianess.isLittleEndian {
            ihdrLength = Data(ihdrLengthDataBigEndian.reversed()).withUnsafeBytes({ (unsafePointer: UnsafePointer<UInt32>) -> UInt32 in
                return unsafePointer.pointee
            })
        } else {
            ihdrLength = ihdrLengthDataBigEndian.withUnsafeBytes({ (unsafePointer: UnsafePointer<UInt32>) -> UInt32 in
                return unsafePointer.pointee
            })
        }

        let ihdrLengthDataBigEndianString = ihdrLengthDataBigEndian.hexEncodedString(options: [.upperCase])
        print("IHDR length bytes: \(ihdrLengthDataBigEndianString)")
        print("File offset: \(readFileHandle.offsetInFile)")
        // IHDR Length end------------------------------------------------------------------------------------------





        // IHDR chunk type start------------------------------------------------------------------------------------------
        let ihdrChunkTypeData = readFileHandle. readData(ofLength: PNGFileAnatomyConstants.chunkTypeLength)
        let ihdrChunkTypeDataString  = ihdrChunkTypeData.hexEncodedString(options: [Data.HexEncodingOptions.upperCase])
        print("IHDR Chunktype bytes: \(ihdrChunkTypeDataString)")
        print("File offset: \(readFileHandle.offsetInFile)")
        // IHDR chunk type end------------------------------------------------------------------------------------------



        // IHDR data byte start------------------------------------------------------------------------------------------
        let ihdrData = readFileHandle.readData(ofLength: Int(ihdrLength))
        let ihdrDataString = ihdrData.hexEncodedString(options: [.upperCase])
        print("IHDR Data byte: \(ihdrDataString)")
        print("File offset: \(readFileHandle.offsetInFile)")
        // IHDR data byte end------------------------------------------------------------------------------------------

        do {
            let pngImageWidth: UInt32
            if PlatformEndianess. isLittleEndian {
                pngImageWidth = Data(ihdrData.reversed()).withUnsafeBytes({ (unsafePointer: UnsafePointer<UInt32>) -> UInt32 in
                    return unsafePointer.pointee
                })
            } else {
                pngImageWidth = ihdrData.withUnsafeBytes({ (unsafePointer: UnsafePointer<UInt32>) -> UInt32 in
                    return unsafePointer.pointee
                })
            }

            print("pngImageWidth: \(pngImageWidth)")
        }

        do {
            let pngImageWidth: UInt16
            let widthData = Data(bytes: [ihdrData[0], ihdrData[1]])
            if PlatformEndianess.isLittleEndian {

                pngImageWidth = Data(widthData.reversed()).withUnsafeBytes({ (unsafePointer: UnsafePointer<UInt16>) -> UInt16 in
                    return unsafePointer.pointee
                })
            } else {
                pngImageWidth = widthData.withUnsafeBytes({ (unsafePointer: UnsafePointer<UInt16>) -> UInt16 in
                    return unsafePointer. pointee
                })
            }

            print("pngImageWidth: \(pngImageWidth)")//20480

            let pngImageHeight: UInt16
            let heightData = Data(bytes: [ihdrData[2], ihdrData[3]])
            if PlatformEndianess.isLittleEndian {

                pngImageHeight = Data(heightData.reversed()).withUnsafeBytes({ (unsafePointer: UnsafePointer<UInt16>) -> UInt16 in
                    return unsafePointer.pointee
                })
            } else {
                pngImageHeight = heightData.withUnsafeBytes({ (unsafePointer: UnsafePointer<UInt16>) -> UInt16 in
                    return unsafePointer.pointee
                })
            }

            print("pngImageHeight: \(pngImageHeight)")//20480
        }

    } catch {
        fatalError(error.localizedDescription)
    }
}

extension Data {
    struct HexEncodingOptions: OptionSet {
        let rawValue: Int
        static let upperCase = HexEncodingOptions(rawValue: 1 << 0)
    }

    func hexEncodedString(options: HexEncodingOptions = []) -> String {
        let hexDigits = Array((options. contains(.upperCase) ? "0123456789ABCDEF " : "0123456789abcdef ").utf16)
        var chars: [unichar] = []
        chars.reserveCapacity(3 * count)
        for byte in self {
            chars.append(hexDigits[Int(byte / 16)])
            chars.append(hexDigits[Int(byte % 16)])
            chars.append(hexDigits.last!)
        }
        return String(utf16CodeUnits: chars, count: chars.count)
    }
}

class PlatformEndianess {
    static var isLittleEndian: Bool = {
        var integer: UInt16 = 0x0001
        return withUnsafeBytes(of: &integer, { (rawBufferPointer) -> Bool in
            return rawBufferPointer.first == 0x01
        })
    }()
}
swift png nsfilehandle
Поделиться Источник Rohan Bhale     23 февраля 2019 в 20:12

1 ответ


  • PNG формат текстуры изображения для цветового типа 3

    У меня есть изображение PNG размером 128x128. Когда я читаю его фрагмент IHDR с помощью libpng, он показывает, что изображение имеет цветовой тип 3. Проблема в том, что я нигде не могу найти, каким должен быть формат текстуры для этого цветового типа. Я хочу нарисовать это изображение с помощью...

  • Странные ошибки PNG: плохая длина для куска IHDR

    Вот в чем ошибка: Exception in thread main javax.imageio.IIOException: I/O error reading PNG header! at com.sun.imageio.plugins.png.PNGImageReader.readHeader(PNGImageReader.java:307) at com.sun.imageio.plugins.png.PNGImageReader.readMetadata(PNGImageReader.java:637) at...



3

Как указывает MartinR , существует расширение для PNG файлов под названием CgBI .

Обычный файл PNG имеет структуру, в которой за подписью PNG следует фрагмент IHDR.

Ниже приведен пример байтов в представлении hex для обычного файла PNG( xx-это байты-заполнители со значениями переменных):

PNG Signature(8 bytes): 89 50 4E 47 0D 0A 1A 0A
=======Chunk start=======
IHDR Chunk:
    IHDR chunk length(4 bytes): 00 00 00 0D
    IHDR chunk type(Identifies chunk type to be IHDR): 49 48 44 52
    Image width in pixels(variable 4): xx xx xx xx
    Image height in pixels(variable 4): xx xx xx xx
    Flags in the chunk(variable 5 bytes): xx xx xx xx xx
    CRC checksum(variable 4 bytes): xx xx xx xx 
=======Chunk end=======

Файл PNG с расширением CgBI имеет структуру, в которой за подписью PNG следует фрагмент CgBI, а затем фрагмент IHDR.

Когда я говорю расширение, не путайте его с "filename.png, filename.cgbi". На самом деле это расширение того, как должен быть структурирован файл PNG.

Ниже приведен пример байтов в представлении hex для файла PNG с расширением CgBI( xx-это байты-заполнители со значениями переменных):

PNG Signature(8 bytes): 89 50 4E 47 0D 0A 1A 0A
=======Chunk start=======
CgBI Chunk:
    CgBI chunk length(4 bytes): 00 00 00 04
    CgBI chunk type(Identifies chunk type to be CgBI): 43 67 42 49
    CgBI info flags(4 bytes): xx xx xx xx
    CRC checksum(variable 4 bytes): xx xx xx xx 
=======Chunk end=======
=======Chunk start=======
IHDR Chunk:
    IHDR chunk length(4 bytes): 00 00 00 0D
    IHDR chunk type(Identifies chunk type to be IHDR): 49 48 44 52
    Image width in pixels(variable 4): xx xx xx xx
    Image height in pixels(variable 4): xx xx xx xx
    Flags in the chunk(variable 5 bytes): xx xx xx xx xx
    CRC checksum(variable 4 bytes): xx xx xx xx 
=======Chunk end=======

В то время как файлы PNG отображаются на всех устройствах просмотра изображений, расширение CgBI может отображаться или не отображаться на всех устройствах просмотра изображений в зависимости от поддержки, которую они предоставляют для таких файлов.

MacOS preview может отображать такие изображения, а UIImageView на iOS также может отображать файлы в моем образцовом наборе изображений(PNG с расширением CgBI).

Поделиться Rohan Bhale     25 февраля 2019 в 09:56


Похожие вопросы:


не удается создать структуру для png в C

Я не могу понять, что не так с моей структурой. Вот это действительно элементарные структуры данных, вложенные PNG голова : typedef struct _chunk Chunk; typedef struct _file_header file_header;...


Получение текстовых полей из файла png

Кажется, пока ничего не работает. Я получил, чтобы увидеть с pnginfo следующее сообщение: concept_Sjet_dream6.png... Image Width: 200 Image Length: 240 Bitdepth (Bits/Sample): 8 Channels...


Ширина считывания и высота заголовка PNG

Я экспериментирую с чтением ширины и высоты файла PNG. Это мой код: struct TImageSize { int width; int height; }; bool getPngSize(const char *fileName, TImageSize &is) { std::ifstream...


PNG формат текстуры изображения для цветового типа 3

У меня есть изображение PNG размером 128x128. Когда я читаю его фрагмент IHDR с помощью libpng, он показывает, что изображение имеет цветовой тип 3. Проблема в том, что я нигде не могу найти, каким...


Странные ошибки PNG: плохая длина для куска IHDR

Вот в чем ошибка: Exception in thread main javax.imageio.IIOException: I/O error reading PNG header! at com.sun.imageio.plugins.png.PNGImageReader.readHeader(PNGImageReader.java:307) at...


Получение ширины и высоты изображения из PNG без библиотеки

Основываясь на спецификации файла PNG (Portable Network Graphics), самый первый фрагмент должен быть IHDR (4 байта), содержащий ширину, высоту и битовую глубину изображения. Таким образом, сразу за...


Фрагмент PLTE отсутствует в неповрежденном файле PNG

Я делаю импортер PNG для использования в проектах GLUT и OpenGL. Когда я открываю файл PNG в редакторе hex или ссылаюсь на это изображение:...


C++ PNG заголовок missread IHDR длина, ширина и высота блока данных

Я пытаюсь создать метод для класса, который просто читает файл PNG до конца заголовка изображения IHDR (без его фрагмента CRC32. Проблема возникает с каждым more than one byte целыми числами (то...


R ошибка SQLSatellite не удается прочитать фрагмент данных

У меня есть пакет SSIS 2015, который вызывает сохраненный Proc в SQL Server 2016. Когда я запускаю пакет SSIS, я получаю эти два сообщения: Ошибка: ошибка сценария 'R' произошла во время выполнения...


Как исправить странные свойства IHDR с помощью палочки Python?

Я пытаюсь сгенерировать файл RGBA PNG, который имеет формат, совместимый с программным обеспечением RIP, которое я использую. Проблема в том, что ему не нравятся данные прозрачности, генерируемые...

Рецепт приготовления iHDR-фотографий - Фотоблог Ермолицкого Александра — LiveJournal

Сегодня я расскажу свою самую страшную тайну - как я делаю тонмаппинг (или iHDR, если хотите). Тонмаппинг заключается в склейке кадров одной сцены, снятых с разной выдержкой. Он позволяет "упаковать" большой динамический диапазон (ДД) снимаемой сцены (закат, рассвет, вид из пещеры и т.п.) в маленький ДД монитора/отпечатка, на котором этот снимок будет просматриваться.


Nikon D300 + Sigma 10-20/4-5.6 + polarizer (iso200 14mm f/11 1/5s) iHDR
Этот снимок отлеживался в моих архивах почти 1.5 года, это рекорд 🙂


Насколько естественно на ваш взгляд смотрится фотография в заголовке поста? Думаете, она выглядит естественно потому, что я использую хорошую камеру и оптику? Я не открою большую тайну, если скажу, что во многих случаях фототехника дает неестественный результат, даже если ваша камера стоит как новый мерседес. В данном случае я сделал несколько кадров с разной выдержкой, один из которых выглядит следующим образом (без какой либо обработки):

Это именно то, что я подразумеваю под словом "неестественный" - глаз видел эту сцену совершенно по-другому! В реальности это снималось ранним вечером, было еще очень светло, словно днём в пасмурную погоду. А нижняя часть снимка при этом выглядит так, как будто я её снимал ночью. Увеличение выдержки в данном случае не спасет - небо и так пересвечено.

Есть три основных способа решить эту проблему и сделать фотографию более естественной:


  1. снимать один кадр, используя градиентные фильтры

  2. снимать несколько кадров с разной выдержкой и затем склеивать их некоторым образом

  3. снимать один кадр в RAW и затем склеивать изображения, полученные из RAW с разной экспокоррекцией


У каждого из этих методов есть свои плюсы и минусы, кроме того, эти методы можно комбинировать. Сегодня я буду говорить только про второй метод. Если будут желающие, могу как-нибудь отдельным постом рассказать про градиентные фильтры.

Итак, у меня есть несколько кадров, снятых с разной выдержкой:

На всех кадрах, кроме самого верхнего, небо пересвечено. На всех кадрах, кроме самого нижнего, горы недоэкспонированы (слишком тёмные). Необходимо некоторым образом склеить их так, чтобы в результате получилось реалистичное изображение, в котором и небо не пересвечено, и горы нормально смотрятся.

Сейчас существует множество программ, позволяющих автоматически склеивать HDR-ки. Я в своё время перепробовал несколько из них и был полностью разочарован - во всех случаях результат получался совершенно неестественным. Например, вот лучший результат, которого мне удалось добиться за 15 минут от инструмента "Merge to HDR Pro" в Photoshop CS5:

Ужасно, не правда ли? Даже слово "Pro" в названии скрипта не помогло.

В результате я разработал собственный метод тонмаппинга, позволяющий вручную склеивать кадры с разной выдержкой, накладывая их друг на друга в виде слоёв с масками в фотошопе. Мой метод не является уникальным, более того, я далеко не первый его изобрёл. Вполне возможно, что где-то в Сети он уже подробно описан, но я об этом не знаю, так что если найдёте - дайте ссылку.

В результате применения этого метода слои в фотошопе у меня обычно выглядят следующим образом:

Здесь tone mapping - группа слоёв, выполняющих тонмаппинг, т.е. наложение кадров с разной выдержкой. О создании масок для этих слоёв пойдет речь далее. Как видно, я использовал 3 кадра, один из которых (d30_1782) конвертировал в RAW-конверторе 3 раза с разной экспокоррекцией; в данном случае это не имеет принципиального значения, можно было бы снять 5 кадров и получить такой же результат. Группа postprocessing содержит слои обработки полученной HDR-ки. В данном случае здесь нет ничего особенного: слой инструмента Shadows/Highlights для затемнения наиболее яркого участка неба (горы не трогались) и слой повышения насыщенности в красном и жёлтом каналах. Группа print содержит слои для подготовки изображения к печати: слой осветления теней и слой повышения резкости.

В таком виде со всеми слоями обработанный файл в формате *.psb хранится у меня на жёстком диске. В любой момент я могу открыть его и скорректировать любой этап обработки/тонмаппинга, это очень удобно.

Мы медленно, но верно подошли к основной теме данной статьи - рисованию масок слоёв. Тонмаппинг начинается с загрузки в фотошоп всех кадров брекетинга (например, при помощи скрипта File → Scripts → Load Files into Stack) и простановки всем слоям, кроме самого нижнего, чёрной маски (Layer → Layer Mask → Hide All). В результате получается следующее:

В данном случае я накладываю тёмные слои на светлые, однако в общем случае слои можно располагать в любом порядке, всё зависит от сюжета и ваших предпочтений.

Первая маска (d30_1782) - самая простая. Используем Gradient Tool для получения первого приближения маски:

Затем мягкой кисточкой (Hardness: 0%) закрашиваем на этой маске горы, чтобы они не затемнялись при наложении этого слоя:

Результат наложения слоя с этой маской:

Вторая маска (d30_1782 -1 eV) уже сложнее. Вначале необходимо выделить светлую область изображения. Для этого накладываем слои Black&White и Curves:

и выделяем светлую часть изображения, зажав Ctrl и кликнув по слою RGB в закладке CHANNELS:

удаляем временные слои (Black&White и Curves) и зарисовываем белым цветом вторую маску с помощью мягкой кисточки (Brush Tool). Снимаем выделение (Ctrl + D). Получилась следующая маска:

Такая маска плоха тем, что при наложении слоя сильно падает микроконтраст. Кроме того, появляются некрасивые ореолы вокруг деревьев. Чтобы решить эти проблемы, маску нужно заблюрить, но не полностью, а выборочно, не трогая границу контрастных зон (граница между небом и горами). Для этого используется Blur Tool (для деревьев) и Gaussian Blur с радиусом 10-50 (для остальных областей). Кроме того, верхнюю часть маски (там, где небо) можно полностью закрасить белым цветом при помощи кисточки, а нижнюю часть (там, где горы) - чёрным цветом. В результате получается такая маска:

а вот 100% crop этой маски в области деревьев:

наложение слоя с этой маской даёт:

уже лучше, но небо по-прежнему убито.

Третья и четвёртая маска делаются аналогичным образом - выделяем светлые области, рисуем маску по выделению, выборочно заблюриваем и корректируем маску кисточкой. В результате получаем слоёный пирог, который для наглядности можно изобразить следующим образом:

И вот что получается при склейке этого пирога:

далее применяем слои обработки и получаем карточку в заголовке этой статьи.

Вот и всё! Главное понимать, что HDR - это не панацея, а всего лишь метод борьбы с одной единственной проблемой - большим динамическим диапазоном. Если на фотографии запечатлено красивое место с хорошим светом и правильно построеной композицией, то HDR может помочь передать этот сюжет более естественным образом. Если этого нет, то никакой HDR уже не поможет.

Готов выслушать ваши замечания и предложения. Также приветствуются подарки, цветы и конфеты! Ну и ссылки на аналогичные статьи присылайте.

python - OCR на Live Webcam Feed: высота изображения равна нулю, неверные данные IHDR

Так что я довольно новичок в openCV и google vision, но я пытаюсь использовать функцию обнаружения краев для определения чисел в определенной области тега. Код работает и работает нормально, когда тег находится в поле зрения камеры, однако, когда тег не отображается, я получаю предупреждение libpng: высота изображения равна нулю в IDHR и ошибка libpng: неверные данные IHDR

Я попытался проверить, не является ли фрейм Nontype и что ret имеет значение True, но я не могу понять, как сделать так, чтобы он ничего не выводил, пока тег не окажется в фрейме.

Ниже приведены изображения образца кадра и вывод из моего определения края https://i.stack.imgur.com/tVHFm.jpg https://i.stack.imgur.com/Mb3Z5.jpg

import io
import cv2
from PIL import Image
import numpy as np
import re

from imutils.perspective import four_point_transform 
import imutils

# Imports the Google Cloud client library
from google.cloud import vision
from google.cloud.vision import types

# Instantiates a client
client = vision.ImageAnnotatorClient()
def detect_text(path):
    global lotid
    """Detects text in the file."""
    with io.open(path, 'rb') as image_file:
        content = image_file.read()

    image = types.Image(content=content)
    response = client.text_detection(image=image)
    texts = response.text_annotations
    string = ''

    for text in texts:
        string+=' ' + text.description
        string = string[0:9]
    return string

cap = cv2.VideoCapture(0)

while(True):  
# cap.isOpened()

    # Capture frame-by-frame
    ret, frame = cap.read()

    gray = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
    edged = cv2.Canny(blurred, 50, 200, 255)

    # find contours in the edge map, then sort them by their size in descending order
    cnts = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    cnts = imutils.grab_contours(cnts)
    cnts = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)
    displayCnt = None

    for c in cnts:
        peri = cv2.arcLength(c,True)
        approx = cv2.approxPolyDP(c,.02 * peri, True)
        if len(approx) == 4:
            displayCnt = approx
            break

    # extract the display, apply a perspective transform to it
    warped = four_point_transform(gray, displayCnt.reshape(4, 2))
    output = four_point_transform(frame, displayCnt.reshape(4, 2))

    (h,w) = warped.shape
    (dX,dY) = (int(w*.8),int(h*.45))
    crop = warped[20:dY,w-dX:w-20]


    file = 'live.png'
    cv2.imwrite(file,crop)

    # print OCR text
    print(detect_text(file))

    # Display the resulting frame
    cv2.imshow('frame',crop)

    k = cv2.waitKey(30) &0xff
    if k == 27:
        break

    # print('Confidence: {}'.format(detect_text.confidence))

# When everything done, release the capture
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

0

Kevin Dias 14 Авг 2019 в 21:46

2 ответа

Лучший ответ

Спасибо @PetarMarkovic. Я переместил свой оператор try-исключение вокруг своих деформированных, выходных переменных и операторов print, и он работает так, как ожидалось.

1

Kevin Dias 15 Авг 2019 в 15:22

swift - Невозможно прочитать фрагмент IHDR файла PNG

Как указал MartinR, для файлов PNG существует расширение, называемое CgBI.

Обычный файл PNG имеет структуру, в которой за подписью PNG следует фрагмент IHDR.

Ниже приведен пример байтов в шестнадцатеричном представлении для обычного файла PNG (xx - байты-заполнители со значениями переменных):

  Подпись PNG (8 байт): 89 50 4E 47 0D 0A 1A 0A
======= Начало чанка =======
Часть IHDR:
    Длина блока IHDR (4 байта): 00 00 00 0D
    Тип блока IHDR (определяет тип блока как IHDR): 49 48 44 52
    Ширина изображения в пикселях (переменная 4): xx xx xx xx
    Высота изображения в пикселях (переменная 4): xx xx xx xx
    Флаги в чанке (переменная 5 байтов): xx xx xx xx xx
    Контрольная сумма CRC (переменная 4 байта): xx xx xx xx
======= Конец фрагмента =======
  

Файл PNG с расширением CgBI имеет структуру, в которой за подписью PNG следует фрагмент CgBI, а затем фрагмент IHDR.

Когда я говорю "расширение", не путайте его с "filename.png, filename.cgbi". На самом деле это расширение способа, которым должен быть структурирован файл PNG.

Ниже приведен пример байтов в шестнадцатеричном представлении для файла PNG с расширением CgBI (xx - байты-заполнители со значениями переменных):

  Подпись PNG (8 байт): 89 50 4E 47 0D 0A 1A 0A
======= Начало чанка =======
Чанк CgBI:
    Длина блока CgBI (4 байта): 00 00 00 04
    Тип блока CgBI (определяет тип блока CgBI): 43 67 42 49
    Информационные флаги CgBI (4 байта): xx xx xx xx
    Контрольная сумма CRC (переменная 4 байта): xx xx xx xx
======= Конец фрагмента =======
======= Начало чанка =======
Часть IHDR:
    Длина блока IHDR (4 байта): 00 00 00 0D
    Тип блока IHDR (определяет тип блока как IHDR): 49 48 44 52
    Ширина изображения в пикселях (переменная 4): xx xx xx xx
    Высота изображения в пикселях (переменная 4): xx xx xx xx
    Флаги в чанке (переменная 5 байтов): xx xx xx xx xx
    Контрольная сумма CRC (переменная 4 байта): xx xx xx xx
======= Конец фрагмента =======
  

Хотя файлы PNG отображаются во всех средствах просмотра изображений, расширение CgBI может отображаться или не отображаться во всех средствах просмотра изображений в зависимости от поддержки, которую они предоставляют для таких файлов.

Предварительный просмотр

MacOS может отображать такие изображения, и UIImageView на iOS также может отображать файлы из моего набора образцов изображений (PNG с расширением CgBI).

Как использовать функцию iHDR.

DC-G9, DC-GH5, DC-GH5S, DC-GX9, DMC-ZS100, DMC-ZS60, DMC-FZ300, DMC-G7, DMC-GF7, DC-G100, DC-ZS70

Применимые режимы записи

При наличии, например, сильного контраста между фоном и объектом, [ iHDR ] записывает несколько неподвижных изображений с разной экспозицией и объединяет их для создания одного неподвижного изображения с богатой градацией.

  • [ iHDR ] работает автоматически по мере необходимости. При активации на экране будет отображаться [ HDR ].

Включение iHDR

  • Нажмите [ MENU ] → [Интеллектуальный автоматический режим] / [Интеллектуальный автоматический режим плюс] → [ iHDR ] → [ ВКЛ / ВЫКЛ ]
  • Для моделей DMC-FZ300, DMC-G7, DMC-GF7, DC-ZS70
    • Нажмите [ MENU ] → [Rec] → [ iHDR ] → [ ON ] / [ OFF ]

Банкноты

  • Угол обзора немного сужается
  • После нажатия кнопки спуска затвора не перемещайте камеру во время серийной съемки.
  • Поскольку серия фотоснимков объединяется после того, как они были записаны, пройдет несколько мгновений, прежде чем вы сможете записать еще один снимок.
  • В случае композиции из серии могут появиться остаточные изображения, если объект двигался.
  • Вы не можете сделать следующий снимок, пока не будет завершено объединение снимков.
  • Движущийся объект может быть снят с неестественным размытием.
  • iHDR недоступен в следующих случаях:
    • [ iHandheld Night Shot ] / [ iHDR ] не работает для изображений, сделанных во время записи движущегося изображения.
    • При записи фотографий 4K
    • При записи с [ Пост-фокус ]
    • При использовании режима [ Burst ]
    • При записи с использованием функции [ Брекетинг ] / [ Автобрекетинг ]
    • Когда [ Качество ] установлено на:
      • [Raw / Jpeg]
      • [Raw / Jpeg высокого качества]
      • [Raw]
    • При использовании [ Интервальная съемка ]
    • При использовании [ Покадровая анимация ] (только при установке [ Авто съемка ])
    • При записи со вспышкой
    • Для моделей DC-G9, DC-GH5
    • Для моделей DC-G9, DC-GH5, DC-GH5S, DC-GX9
      • Когда [ Исх.Tele Conv. ] в меню [ Rec ] устанавливается

Написание (простого) декодера PNG может оказаться проще, чем вы думаете

14 октября 2019 г.

Поначалу спецификация PNG может показаться сложной, но на самом деле на удивление легко написать простой декодер PNG пока мы накладываем некоторые ограничения на наши входные файлы PNG, и у нас под рукой есть zlib-декодер.

Для этого упражнения мы будем использовать Python 3, который имеет привязки zlib, доступные в его стандартной библиотеке, что значительно облегчит нам работу .

Ограничения

Чтобы не обременять себя деталями реализации, мы наложим некоторые ограничения на наши входные изображения PNG:

  • Мы поддерживаем только 8-битный истинный цвет с альфа-каналом. Другими словами, типичное изображение RGBA, где каждый пиксель представляет собой кортеж R, G, B, A, а каждая выборка - один байт.
  • Мы не поддерживаем чересстрочную развертку.

Как мы видим, эти ограничения не так уж и плохи, и вы сможете декодировать некоторые из ваших любимых изображений с помощью этого простого декодера.

Начиная с

В этом упражнении мы попытаемся декодировать это изображение RGBA PNG из PngSuite (ЛИЦЕНЗИЯ):

Сохраните это как basn6a08.png в своем рабочем каталоге.

Для начала импортируем нужные библиотеки и откроем файл PNG для чтения:

  import struct
импортировать zlib

f = open ('basn6a08.png', 'rb')  

Мы будем использовать struct для разбора файла PNG и zlib для распаковки данных изображения позже.

Первые 8 байтов допустимого файла PNG - это подпись PNG , которая представляет собой строку байтов b '\ x89PNG \ r \ n \ x1a \ n' . Мы начинаем с чтения первых 8 байтов файла и проверки их соответствия:

  PngSignature = b '\ x89PNG \ r \ n \ x1a \ n'
если f.read (len (PngSignature))! = PngSignature:
    Raise Exception («Недопустимая подпись PNG»)  

Чтение фрагментов

После подписи PNG идет серия из фрагментов до конца файла.Каждый фрагмент имеет следующие поля:

Длина 4-байтовое целое число без знака, указывающее количество байтов в поле данных фрагмента. Длина составляет , только - поле данных, - не само , тип блока или CRC. Ноль - допустимая длина.
Тип фрагмента Последовательность из 4 байтов, определяющая тип фрагмента.
Данные блока Байты данных, соответствующие типу блока, если таковые имеются. Это поле может быть нулевой длины.
CRC 4-байтовый CRC (циклический избыточный код), вычисленный на предыдущих байтах в блоке, включая поле типа блока и поля данных блока, но не , включая поле длины. CRC может использоваться для проверки на повреждение данных.

Обратите внимание, что все целочисленные поля в формате файла PNG хранятся в порядке big endian , то есть сначала старший байт.

Таким образом, мы определим функцию многократного использования для чтения фрагментов:

  def read_chunk (f):
    
    chunk_length, chunk_type = структура.распаковать ('> I4s', f.read (8))
    chunk_data = f.read (длина_чанка)
    контрольная сумма = zlib.crc32 (chunk_data, zlib.crc32 (struct.pack ('> 4s', chunk_type)))
    chunk_crc, = struct.unpack ('> I', f.read (4))
    если chunk_crc! = контрольная сумма:
        поднять исключение ('ошибка контрольной суммы блока {}! = {}'. format (chunk_crc,
            контрольная сумма))
    return chunk_type, chunk_data  

Теперь давайте прочитаем все фрагменты файла в список из фрагментов . Спецификация PNG требует, чтобы последний фрагмент файла был фрагментом с типом фрагмента IEND , поэтому мы можем использовать его, чтобы определить, когда выйти из цикла:

  chunks = []
в то время как True:
    chunk_type, chunk_data = read_chunk (е)
    куски.добавить ((chunk_type, chunk_data))
    если chunk_type == b'IEND ':
        break  

На этом этапе давайте проверим работоспособность кода, который мы написали, распечатав типы фрагментов прочитанных фрагментов:

  print ([chunk_type для chunk_type, chunk_data в фрагментах])  

Следующая строка должен быть напечатан:

  [b'IHDR ', b'gAMA', b'IDAT ', b'IEND']  

Как мы видим, файл PNG содержит 4 части:

  • Во-первых, Блок IHDR , который содержит важные метаданные, такие как ширина / высота изображения, битовая глубина и т. Д.Спецификация PNG требует, чтобы все файлы PNG содержали IHDR в качестве первого фрагмента.
  • Далее идет блок gAMA , который определяет информацию о гамме. Это необязательный тип блока, то есть не во всех файлах PNG он будет указан. Для простоты мы просто проигнорируем его в этом упражнении.
  • Третий блок - это блок IDAT , который содержит данные пикселей изображения. Спецификация PNG требует, чтобы он был во всех файлах PNG.
  • Наконец, последний блок - это блок IEND , который сигнализирует о конце файла.

Вообще говоря, спецификация PNG определяет два вида фрагментов: критических фрагмента --- фрагменты, которые должны присутствовать в файле PNG в зависимости от определенных условий, и должны обрабатываться декодером, а вспомогательные фрагменты --- фрагменты которые являются необязательными и могут игнорироваться декодером. Вы можете легко определить, какие типы фрагментов являются критическими, а какие - вспомогательными, посмотрев на их первую букву - если она прописная (например, I DAT и I HDR ), это критично. , а если он строчный (например, g AMA ), он является вспомогательным.Спецификация PNG определяет список типов блоков и способы их интерпретации. Однако этот список не является исчерпывающим, поскольку мы также можем расширить формат PNG с помощью наших собственных типов фрагментов расширения . Таким образом приложения, такие как Adobe Fireworks, могут хранить все свои данные в обычных файлах png, при этом позволяя просматривать их с помощью обычных программ просмотра изображений.

Теперь, когда у нас есть все наши фрагменты в списке фрагментов , давайте обработаем их.

Обработка фрагмента

IHDR

Данные фрагмента IHDR всегда составляют 13 байтов и содержат следующие поля:

байты
Имя поля Размер поля Описание
Ширина 4-байтовое целое число без знака.Выдает размеры изображения в пикселях. Ноль - недопустимое значение.
Высота 4 байта
Битовая глубина 1 байт Однобайтное целое число, дающее количество битов на выборку или на индекс палитры (не на пиксель). Действительны только определенные значения (см. Ниже).
Тип цвета 1 байт Однобайтовое целое число, определяющее тип изображения PNG. Допустимые значения: 0 (оттенки серого), 2 (истинный цвет), 3 (индексированный цвет), 4 (оттенки серого с альфа-каналом) и 6 (истинный цвет с альфа-каналом).
Метод сжатия 1 байт Однобайтовое целое число, указывающее метод, используемый для сжатия данных изображения. В спецификации определен только метод сжатия 0 (сжатие со сдвигом / раздуванием со скользящим окном размером не более 32768 байт).
Метод фильтрации 1 байт Однобайтовое целое число, которое указывает метод предварительной обработки, применяемый к данным изображения перед сжатием.В спецификации определен только метод фильтрации 0 (адаптивная фильтрация с пятью основными типами фильтров).
Метод чересстрочной развертки 1 байт Однобайтовое целое число, указывающее, есть ли чересстрочная развертка. В спецификации определены два значения: 0 (без чередования) или 1 (чередование Adam7).

Допустимые битовые глубины и типы цвета определены следующим образом:

, 8, 16
Тип изображения PNG Тип цвета Допустимые битовые глубины Интерпретация
Оттенки серого 1 Каждый пиксель представляет собой образец оттенков серого.
Truecolor 2 8, 16 Каждый пиксель представляет собой тройку R, G, B.
Индексированный цвет 3 1,2,4,8 Каждый пиксель является индексом палитры; должен появиться блок PLTE .
Оттенки серого с альфа-каналом 4 8, 16 Каждый пиксель представляет собой образец оттенков серого, за которым следует образец альфа-канала.
Truecolor с альфа-каналом 6 8, 16 Каждый пиксель представляет собой тройку R, G, B, за которой следует альфа-образец.

Для начала возьмем блок IHDR и проанализируем его поля:

  _, IHDR_data = chunks [0]
width, height, bitd, colort, compm, filterm, interlacem = struct.unpack ('> IIBBBBB', IHDR_data)  

Далее мы выполним некоторую проверку работоспособности. Как упоминалось в таблицах выше, спецификация PNG поддерживает только 0 в качестве метода сжатия и 0 в качестве метода фильтрации.

  если compm! = 0:
    поднять исключение ('недопустимый метод сжатия')
если filterm! = 0:
    Raise Exception («недопустимый метод фильтрации»)  

Далее мы применим некоторые из наших собственных ограничений.Как упоминалось выше, мы принимаем изображения только с Truecolor с альфа (тип цвета = 6 ), глубиной бит 8 и без чересстрочной развертки (метод чересстрочной развертки = 0 ):

 , если цвет! = 6:
    поднять исключение ('мы поддерживаем только truecolor с альфа')
если bitd! = 8:
    поднять исключение ('мы поддерживаем только битовую глубину 8')
если interlacem! = 0:
    Raise Exception («мы не поддерживаем только чересстрочную развертку»)  

Наконец, давайте проверим работоспособность нашего кода, напечатав ширину и высоту изображения:

  print (width, height)  

Следующее должно быть распечатано :

  32 32  

, что соответствует размерам изображения.

Теперь мы обработали заголовок изображения и можем перейти к обработке данных изображения.

Обработка

IDAT фрагмент (-ы)

На этом этапе мы готовы декодировать данные изображения, чтобы получить необработанные данные пикселей.

Для начала давайте сначала обсудим, как необработанные данные пикселей преобразуются в данные, которые хранятся в файле PNG.

Изображение состоит из строк развертки , которые представляют собой отдельные строки пикселей. Поскольку мы имеем дело с 8-битным изображением RGBA, каждый пиксель состоит из отсчетов RGBA (в порядке R, G, B, затем A), где каждый отсчет составляет 1 байт без знака.

Например, у нас есть это изображение 2x2:

  • Первая строка сканирования состоит из 2 пикселей с кортежами RGBA и.
  • Вторая строка сканирования состоит из 2 пикселей с кортежами RGBA и

Таким образом, при представлении с использованием списков Python необработанные данные изображения выглядят примерно так:

  raw_image_data = [
    [255, 0, 0, 255, 0, 0, 255, 255],
    [0, 255, 0, 255, 255, 255, 255, 255],
]  

Затем кодер выполнит фильтрацию на каждой строке развертки.Фильтрация - это операция, указанная в спецификации PNG, которая применяется к необработанным пиксельным данным изображения. для более эффективного сжатия данных пикселей. Мы рассмотрим фильтрацию более подробно позже, но важно отметить, что существуют разные типы фильтров , и каждая строка сканирования будет иметь префикс байта, указывающего, какой тип фильтра использовался для фильтрации строки сканирования.

Например, тип фильтра 0 является фильтром идентификации --- Результатом фильтрации строки развертки является сама исходная строка развертки.Если мы отфильтруем две строки развертки исходных raw_image_data, результирующие filter_image_data выглядит примерно так:

  filter_image_data = [
    [0, 255, 0, 0, 255, 0, 0, 255, 255],
    [0, 0, 255, 0, 255, 255, 255, 255, 255],
]  

Наконец, строки развертки объединяются в один непрерывный массив байтов, сжатый в соответствии со спецификацией zlib, а затем упакованный в блоки IDAT .

Таким образом, чтобы декодировать изображение, нам просто нужно проделать вышеуказанные операции в обратном порядке!

Объединение

данных IDAT

Данные пикселей изображения хранятся в блоках IDAT .Спецификация PNG позволяет разделить данные изображения на несколько блоков IDAT , поэтому нам нужно объединить их вместе следующим образом:

  IDAT_data = b ''. join (chunk_data для chunk_type, chunk_data в кусках, если chunk_type == b'IDAT ')  

Совет

Спецификация PNG требует IDAT фрагментов для последовательного появления в файле без каких-либо других промежуточных фрагментов. Здесь мы не пользуемся этим ограничением, но оно может быть полезно при написании собственного декодера PNG.

Распаковка

данных IDAT

Данные фрагмента IDAT сжимаются, поэтому нам нужно распаковать его с помощью библиотеки zlib следующим образом:

  IDAT_data = zlib.decompress (IDAT_data)  

Восстановление данных пикселей

На этом этапе у нас есть отфильтрованные данные пикселей! Как упоминалось выше, он состоит из отдельных строк развертки отфильтрованных данных пикселей. Каждая строка сканирования отфильтрованных данных пикселей имеет префикс байта, указывающего фильтр типа , который использовался для фильтрации строки развертки.

Давайте сначала дважды проверим правильность формы наших данных, проверив их размер:

  print (len (IDAT_data))  

Это напечатает:

  4128  

Как вычислено выше, ширина наше изображение 32, а высота нашего изображения 32. Это 8-битное изображение RGBA, что означает, что каждый пиксель имеет длину 4 байта. Кроме того, каждая строка сканирования имеет префикс 1 байта типа фильтра. Итак, расчет ожидаемого размера IDAT_data :

Итак, все кажется правильным, и мы можем приступить к нашей обратной фильтрации!

Фильтры работают с последовательностью байтов , сформированной строкой сканирования.Исчерпывающий список типов фильтров:

Тип Имя Функция фильтра Функция реконструкции
0 Нет Filt (x) = Orig (x) x) = Filt (x)
1 Sub Filt (x) = Orig (x) - Orig (a) Recon (x) = Filt (x) + Recon (a )
2 Up Filt (x) = Orig (x) - Orig (b) Recon (x) = Filt (x) + Recon (b)
3 Среднее значение Filt (x) = Orig (x) - floor ((Orig (a) + Orig (b)) / 2) Recon (x) = Filt (x) + floor (( Recon (a) + Recon (b)) / 2)
4 Paeth Filt (x) = Orig (x) - PaethPredictor (Orig (a), Orig (b), Orig (c) )) Recon (x) = Filt (x) + Paet hPredictor (Recon (a), Recon (b), Recon (c))

где:

  • x - это фильтруемый байт
  • a - это байт, соответствующий x в пиксель непосредственно перед пикселем, содержащим x (или 0, если такой пиксель находится за пределами изображения)
  • b - это байт, соответствующий x в предыдущей строке развертки (или 0, если такая строка развертки отсутствует границ изображения)
  • c - байт, соответствующий b в пикселе непосредственно перед пикселем, содержащим b (или 0, если такой пиксель находится за пределами изображения)

и PaethPredictor определяется как следующий алгоритм:

  def PaethPredictor (a, b, c):
    р = а + б - с
    па = абс (р - а)
    pb = abs (p - b)
    pc = abs (p - c)
    если pa <= pb и pa <= pc:
        Pr = a
    elif pb <= pc:
        Pr = b
    еще:
        Pr = c
    return Pr  

Поскольку мы реконструируем пиксели необработанного изображения из пикселей отфильтрованного изображения, нам нужно только рассмотреть функции восстановления .В спецификации PNG указано, что используется беззнаковая арифметика по модулю 256 (за исключением среднего фильтра, который должен выполняться без переполнения), так что и входы, и выходы помещаются в байты. Начиная с , мод 256 +/- b mod 256 = (a +/- b) mod 256 , мы просто сделаем одноразовое усечение в конце.

Сначала создадим список Recon для хранения наших реконструированных данных пикселей:

  Recon = []  

Далее нам нужен способ вычисления Recon (a) , Recon (b) и Recon (c) поскольку они необходимы для реализации функций реконструкции.Вычислить их просто, если мы определим байтов PerPixel и шага изображения, что составляет:

  байтов PerPixel = 4
stride = width * bytesPerPixel  

Затем мы позволяем r быть индексом строки сканирования восстанавливаемого байта и c - индекс этого байта в строке сканирования, мы можем реализовать Recon (a) , Recon (b) и Recon (c) как:

  def Recon_a (r, c):
    return Recon [r * stride + c - bytesPerPixel], если c> = bytesPerPixel else 0

def Recon_b (r, c):
    вернуть Recon [(r-1) * stride + c], если r> 0, иначе 0

def Recon_c (r, c):
    return Recon [(r-1) * stride + c - bytesPerPixel], если r> 0 и c> = bytesPerPixel else 0  

И теперь мы можем, наконец, написать цикл, который восстанавливает данные пикселей из IDAT_data и помещает их в Разведка :

  i = 0
для r в диапазоне (высота):
    filter_type = IDAT_data [i]
    я + = 1
    для c в диапазоне (шаг):
        Filt_x = IDAT_data [i]
        я + = 1
        если filter_type == 0:
            Recon_x = Filt_x
        elif filter_type == 1:
            Recon_x = Filt_x + Recon_a (r, c)
        elif filter_type == 2:
            Recon_x = Filt_x + Recon_b (r, c)
        elif filter_type == 3:
            Recon_x = Filt_x + (Recon_a (r, c) + Recon_b (r, c)) // 2
        elif filter_type == 4:
            Recon_x = Filt_x + PaethPredictor (Recon_a (r, c), Recon_b (r, c), Recon_c (r, c))
        еще:
            поднять исключение ('неизвестный тип фильтра:' + str (filter_type))
        Recon.append (Recon_x & 0xff)  

И мы закончили декодирование изображения! Чтобы проверить его правильность, давайте построим его с помощью matplotlib:

  import matplotlib.pyplot as plt
импортировать numpy как np
plt.imshow (np.array (Recon) .reshape ((высота, ширина, 4)))
plt.show ()  

Результат:

, что выглядит правильно!

Полный исходный код

  import zlib
структура импорта

f = открытый ('basn6a08.png', 'rb')

PngSignature = b '\ x89PNG \ r \ n \ x1a \ n'
если f.read (len (PngSignature))! = PngSignature:
    поднять исключение («Недопустимая подпись PNG»)

def read_chunk (f):
    
    chunk_length, chunk_type = struct.unpack ('> I4s', f.read (8))
    chunk_data = f.read (длина_чанка)
    chunk_expected_crc, = struct.unpack ('> I', f.read (4))
    chunk_actual_crc = zlib.crc32 (chunk_data, zlib.crc32 (struct.pack ('> 4s', chunk_type)))
    если chunk_expected_crc! = chunk_actual_crc:
        поднять исключение ("сбой контрольной суммы фрагмента")
    вернуть chunk_type, chunk_data

chunks = []
в то время как True:
    chunk_type, chunk_data = read_chunk (е)
    куски.добавить ((chunk_type, chunk_data))
    если chunk_type == b'IEND ':
        перерыв

_, IHDR_data = фрагменты [0]
width, height, bitd, colort, compm, filterm, interlacem = struct.unpack ('> IIBBBBB', IHDR_data)
если compm! = 0:
    поднять исключение ('недопустимый метод сжатия')
если filterm! = 0:
    поднять исключение ('недопустимый метод фильтрации')
если цвет! = 6:
    поднять исключение ('мы поддерживаем только truecolor с альфа')
если bitd! = 8:
    поднять исключение ('мы поддерживаем только битовую глубину 8')
если interlacem! = 0:
    поднять исключение ('мы не поддерживаем только чередование')

IDAT_data = b ''.присоединиться (chunk_data для chunk_type, chunk_data в кусках, если chunk_type == b'IDAT ')
IDAT_data = zlib.decompress (IDAT_data)

def PaethPredictor (a, b, c):
    р = а + б - с
    па = абс (р - а)
    pb = abs (p - b)
    pc = abs (p - c)
    если pa <= pb и pa <= pc:
        Pr = a
    elif pb <= pc:
        Pr = b
    еще:
        Pr = c
    вернуть Pr

Recon = []
bytesPerPixel = 4
шаг = ширина * bytesPerPixel

def Recon_a (r, c):
    return Recon [r * stride + c - bytesPerPixel], если c> = bytesPerPixel else 0

def Recon_b (r, c):
    вернуть Recon [(r-1) * stride + c], если r> 0, иначе 0

def Recon_c (r, c):
    вернуть Recon [(r-1) * stride + c - bytesPerPixel], если r> 0 и c> = bytesPerPixel else 0

я = 0
для r в диапазоне (высота):
    filter_type = IDAT_data [i]
    я + = 1
    для c в диапазоне (шаг):
        Filt_x = IDAT_data [i]
        я + = 1
        если filter_type == 0:
            Recon_x = Filt_x
        elif filter_type == 1:
            Recon_x = Filt_x + Recon_a (r, c)
        elif filter_type == 2:
            Recon_x = Filt_x + Recon_b (r, c)
        elif filter_type == 3:
            Recon_x = Filt_x + (Recon_a (r, c) + Recon_b (r, c)) // 2
        elif filter_type == 4:
            Recon_x = Filt_x + PaethPredictor (Recon_a (r, c), Recon_b (r, c), Recon_c (r, c))
        еще:
            поднять исключение ('неизвестный тип фильтра:' + str (filter_type))
        Recon.добавить (Recon_x & 0xff)

импортировать matplotlib.pyplot как plt
импортировать numpy как np
plt.imshow (np.array (Recon) .reshape ((высота, ширина, 4)))
plt.show ()  

Запись: Pragyan 2019 - Magic-PNGs

Информация

  • категория : криминалистика
  • балла : 100

Описание

Магия PNG:
Вы можете помочь мне открыть этот zip-файл? Кажется, я забыл его пароль. Я думаю, что файл изображения имеет к этому какое-то отношение.

Запись

У нас есть zip-файл и PNG поврежденный файл с паролем для расшифровки zip-файла.
Если запустить pngcheck для проверки правильности изображения, мы получим следующий результат:

 1 
2
 you_cant_see_me.png: ПОВРЕЖДЕНО при преобразовании текста 
ОШИБКА: you_cant_see_me.png

Это потому, что первые байты (которые определяют тип файла) не соответствуют Подпись файла PNG.Чтобы исправить первые байты, мы можем использовать шестнадцатеричный редактор, например hexer или ghex , и изменить:

89 50 4E 47 2E 0A 2E 0A

С

по

89 50 4E 47 0D 0A 1A 0A

Для проверки первых байтов используйте эту команду:

xxd -l8 you_cant_see_me.png

Для перепроверки правильности файла запускаю команду pngcheck :

 1 
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
 pngcheck -vf image.png 
Файл: image.png (6163 байта)
фрагмент IHDR со смещением 0x0000c, длина 13
Изображение 205 x 246, 8-битная палитра, без чересстрочной развертки
фрагмент gAMA со смещением 0x00025, длина 4: 0,45455
фрагмент cHRM со смещением 0x00035, длина 32
Белый x = 0,3127 y = 0,329, Красный x = 0,64 y = 0,33
Зеленый x = 0,3 y = 0,6, Синий x = 0,15 y = 0,06
блок PLTE со смещением 0x00061, длина 132: 44 элемента палитры
chunk bKGD со смещением 0x000f1, длина 1
index = 0
chunk pHYs со смещением 0x000fe, длина 9: 2835x2835 пикселей / метр (72 dpi)
idat фрагмента со смещением 0x00113, длина 5737: недопустимый зарезервированный бит-набор chunk
chunk tEXt по смещению 0x01788, длина 37 фрагментов текста по смещению 0x017b9, длина 37 фрагментов текста со смещением 0x017ea, длина 21 фрагментов IEND со смещением 0x0180b, длина 0: фрагментов IDAT нет.
В изображении ОБНАРУЖЕНЫ ОШИБКИ.png

У нас есть ошибка смещения 0x00113 в блоке idat . Фех подтверждает, что это ошибка CRC :

 1 
2
3
4
5
6
7
8
 feh image.png 
предупреждение libpng: idat: ошибка CRC
предупреждение libpng: текст: ошибка CRC
предупреждение libpng: текст: CRC error
libpng error: IEND: out of place
feh WARNING: image.png - Нет загрузчика Imlib2 для этого формата файла.
feh: Не указаны загружаемые изображения.
См. "Man feh" для получения подробной информации об использовании

Чтобы восстановить правильный CRC , мы можем использовать PCRT, но это дает нам некоторые ошибки:

 1 
2
3
4
5
6
7
8
 [Завершено] Правильный заголовок PNG 
[Завершено] Правильный CRC IHDR (смещение: 0x1D): 42DFF335
[Завершено] фрагмент IHDR проверка завершена (смещение: 0x8)
[Обнаружено] Ошибка длины данных блока IDAT! (смещение: 0xX5)
длина блока: 44AE4260
фактическая длина: 0
[Примечание] Попробовать исправить? (y или n) [по умолчанию: y] y
[Предупреждение] Исправить только из-за преобразования DOS-> Unix

Но если мы изменим файл с помощью шестнадцатеричного редактора с idat на IDAT , мы сможем исправьте CRC с помощью PCRT, поэтому нам нужно изменить в строке 00000110 шестнадцатеричный код:

0016 6969 6461 7478 папа 1d89 b6aa 384c

Кому:

0016 6949 4441 5478 папа 1d89 b6aa 384c

А затем запустите:

питон pcrt.py -i image.png -o правильно.png

И получаем:

с зеркальной строкой:

h5CK3RM4n

Если мы выполним md5hash строки, мы сможем распаковать файл.

распаковать -P $ (echo -n "h5CK3RM4n" | md5sum | cut -d '' -f1) tryme.zip

Флаг

pctf {y0u_s33_m33_n0w!}

IHDR Значение - Что означает IHDR?

IHDR означает, что - это инкрементная иерархическая дискниминантная регрессия, а другая полная форма определения IHDR участвует в таблице ниже.В таблице есть 5 различных значений аббревиатуры IHDR , которые представляют собой компиляцию сокращений IHDR, таких как терминология и т. Д. Если вы не можете найти значение аббревиатуры IHDR, которую ищете в 5 различных таблицах значений IHDR, выполните поиск еще раз, используя модель вопросов, например «Что означает IHDR ?, Значение IHDR», или вы можете выполнить поиск, набрав только сокращение IHDR в поле поисковая строка.
Значение аббревиатур IHDR зарегистрировано в разных терминологиях. Особенно, если вам интересно, все значения, принадлежащие аббревиатурам IHDR в терминологии, нажмите кнопку соответствующей терминологии с правой стороны (внизу для мобильных телефонов) и получите значения IHDR, которые записаны только в этой терминологии.

Значение Астрология Цитирование запросов

Значение IHDR

  1. Инкрементная иерархическая дискниминантная регрессия
  2. Отчет о человеческом развитии Индонезии
  3. Справочник по здравоохранению Ani Resource
  4. Правительство Шанхайского университета Цзяо Тун
  5. Интерактивный репозиторий данных здравоохранения в других источниках.

    Что означает IHDR?

    Мы составили запросы поисковых систем о аббревиатуре IHDR и разместили их на нашем веб-сайте, выбрав наиболее часто задаваемые вопросы.Мы думаем, что вы задали аналогичный вопрос поисковой системе, чтобы найти значение аббревиатуры IHDR, и мы уверены, что следующий список привлечет ваше внимание.

    1. Что означает IHDR?

      IHDR означает «Отчет о человеческом развитии в Индонезии».
    2. Что означает аббревиатура IHDR?

      Значение аббревиатуры IHDR - «Информационный справочник здоровья Ani Resource».
    3. Что такое определение IHDR?
      IHDR определением является «Информационный справочник здоровья Ani Resource».
    4. Что означает IHDR?
      IHDR означает «Отчет о человеческом развитии Индонезии».
    5. Что такое аббревиатура IHDR?
      Аббревиатура IHDR - «Шанхайский университет Цзяо Тонг».
    6. Что такое сокращение от ресурса Information Health Directory Ani Resource?
      Сокращенное обозначение «Информационный справочник здоровья Ani Resource» - IHDR.
    7. Каково определение аббревиатуры IHDR?
      Определения IHDR: «Инкрементная иерархическая дискниминантная регрессия».
    8. Какова полная форма аббревиатуры IHDR?
      Полная форма аббревиатуры IHDR - «Шанхайский университет Цзяо Тонг».
    9. В чем полное значение IHDR?
      Полное значение IHDR - «Инкрементная иерархическая дискниминантная регрессия».
    10. Какое объяснение IHDR?
      Объяснение для IHDR: «Инкрементная иерархическая дискниминантная регрессия».
    Что означает аббревиатура IHDR в астрологии?

    Мы не дали места только значениям определений IHDR.Да, мы знаем, что ваша основная цель - объяснение аббревиатуры IHDR. Однако мы подумали, что вы можете рассмотреть астрологическую информацию аббревиатуры IHDR в астрологии. Поэтому астрологическое описание каждого слова доступно внизу.

    IHDR Аббревиатура в астрологии
    • IHDR (буква I)

      Любовь - самое важное в их жизни. Они хотят, чтобы их ценили и любили. Люди, которыми управляет Венера, желают любви и общаются посредством физического контакта.Их интуиция довольно сильна.

      Эти люди, ищущие стабильности и справедливости во всех вопросах, известны своим милосердным руководством. Их эмоции поднимаются и опускаются, что может разрушить их морально. Они могут устроить в своей жизни все, что угодно, лишь бы это наполняло сердца.

    • IHDR (буква H)

      Буква H Люди ориентированы на успех и трудоголики. Поскольку нумерологическое H соответствует числу 8, можно заметить, что они творческие и могущественные. С первого взгляда уже можно сказать, какие они сильные и у них сильный характер.

      Зарабатывать деньги и разбогатеть - это их самое большое желание. Они хотят всегда быть на опережение. Их дисциплинированная структура может легко вывести их на вершину.

    • IHDR (буква D)

      D Люди, которые получают энергию из Вселенной и используют ее только для себя, также весьма полезны. Нумерологическая буква D соответствует числу 4, а буква D символизирует баланс. Кроме того, он подвержен влиянию Луны и сохраняет энергию Луны. Поэтому их эмоции такие переменчивые, и они любят семейную жизнь.

      Любовь и сострадание - важные условия для них. Их худший характер - упрямство. Они настроены на сильное общение, и им нелегко изменить то, что они знают правду. Они идут своим путем.

    • IHDR (буква R)

      Буква R, которая идентифицируется с цифрой 9, притягивает к себе энергию. Гуманитарные аспекты перевешивают. Они за мир. Логичный ход позволит им делать меньше ошибок. У них практический интеллект, они действуют быстро.Но иногда они так много думают, что в конечном итоге изо всех сил пытаются решить.

      Агрессивность - один из первых отрицательных качеств. Но все идет быстро. Иногда они могут быть нетерпимыми. Им нравятся сильные и уважаемые люди. Для них важнее не красота, а интеллект.

    Цитирование IHDR

    Добавьте это сокращение в свой список источников. Мы предоставляем вам несколько форматов цитирования.

    • APA 7-й
      IHDR Значение .(2019, 24 декабря). Acronym24.Com. https://acronym24.com/ihdr-meaning/
      Цитата в тексте: ( IHDR Meaning , 2019)
    • Chicago 17th
      «IHDR Meaning». 2019. Acronym24.Com. 24 декабря 2019 г. https://acronym24.com/ihdr-meaning/.
      Цитирование в тексте: («Значение IHDR», 2019)
    • Гарвард
      Acronym24.com. (2019). Значение IHDR . [онлайн] Доступно по адресу: https://acronym24.com/ihdr-meaning/ [доступ 18 июля 2021 г.].
      Цитата в тексте: (Acronym24.com, 2019)
    • MLA 8th
      «Значение IHDR». Acronym24.Com , 24 декабря 2019 г., https://acronym24.com/ihdr-meaning/. По состоянию на 18 июля 2021 г.
      Цитирование в тексте: («Значение IHDR»)
    • AMA
      1. Значение IHDR. Acronym24.com. Опубликовано 24 декабря 2019 г. По состоянию на 18 июля 2021 г. https://acronym24.com/ihdr-meaning/
      Цитата в тексте: 1
    • IEEE
      [1] «Значение IHDR», Acronym24.com , 24 декабря 2019 г.https://acronym24.com/ihdr-meaning/ (по состоянию на 18 июля 2021 г.).
      Цитата в тексте: [1]
    • MHRA
      «Значение IHDR». 2019. Acronym24.Com [по состоянию на 18 июля 2021 г.]
      («Значение IHDR» 2019 г.)
    • OSCOLA
      «Значение IHDR» ( Acronym24.com , 24 декабря 2019 г.) по состоянию на 18 июля 2021 г.
      Сноска: «Значение IHDR» ( Acronym24.P6 • —e, UED0 ÊU¡f-ƒ²õ̃ƒF £ ‰ H = 1 £ ˜WÌ (AÕò'9RPŠFÓ¨ª'¤ ¥ Έ $ & M £ ¤f ¥ Î, ƒDU¾ – ATQ & õ | Rr $ • ‡

      & "õ | s ÊYoGé • ŠôÖ; þ¦Æ ± £ 8vÿýÇ • 7M @ êyCÃD £ ž74L4êyCÃD £ ž74L4êžyL4 £ ž74L4êyCÃD £ žo – Ë – Ù–.] ™ Æz £ QÃø³yÃfM (T6éþ ‰ B VК64Œ mL — ŒpPÔëÉõB.LYõöL {MzmUZUyjEiJéÄ “„ 5 ° \ · {Ï ¢ -Û @ $ ´C † H <3ù! M®T <3ù <90Q ‹½xr93 ± Ö; jØ› ÑêòAå \ £ Qúèìµë®µ »~ [Q = uÉRŠ¼ñÝŠ + ªí] + k§ ý, + ¾ · jõk jãjdæò • ˜P

      "!« &, á £ ~ òQ¾ÐûÈGÙBŸírd9ùÛ {øh5 | ›Ñ¨5J²8mìx‹ (‚²jÌÛ ° † î 1ëÕ ²ŠaÂ'û (”|” mF… ò ‡ z¬õÜGS ™ N8AèÑ

      ZÓ * ›Õè † ½û> \ ³Ö¾`! ²Ë¶í 2ÄÏ7n®_ø% ˆE6íÛ¿tÛö / 6o] ¾sH ‰ ovìDÿ ¢ x jk} ¨®qôÍå + Ÿ²xéŠ ˆ¬nÜ .Ð5N € ÊP§Ë¶ï @ k_mÝ † ¦ (NgE'cØJ2

      lI ™ bÝw3 2ÛwlZ ÷ ôA »Ò-eàMûßпßõý„ 5 2¼F¿Ý ± ó6ÿs ”þìħ> ú: € J

      ßx« Ó¸bŠŸ1®8oÆ ›B qûùc óìñ“> 냾Ӧ # 8Ž † × (¥ A $ Bu = oæÿªuÈ8

      {¿Üêµo¿; §¸äÂIå³VA ›7m¹´ ¢ gÏL (ùtÞoÊ« '˜üÕÄåé¡) êÝ ° 5dÏõÌAóÅrÏ | 4 — ûhÓèù ?? ßv <„52¼Fý‹ C —Vb “êø ÷ اÞ] ¼ ¢ AEìb_X²â H € çM, Ã6wÜœ¹–

      ¦¦ÑP]? ÁG (| u] ýì5ëžøp66²ý¦MÿzûŽ [} Lпõ[email protected] ZZ & EùðDÄãö¦ˆCåôðdÚ | Š 2 | 4ç8 = «Y õxì ™ þÏ = ZAkZ # ª´à‚Sz§C +" tO0? ²ñ4, ÅQ ›? XÛÊ] 7 {'dû¤QÄqTŠ: ªFhã" ªë / · LÅý #_) @ ¬S7 ™ + ž ¤ '$

      ~ ›Y,

      ½ªqÃÖ | §ø¨WñÑ & žrò) ¿> ÷ × —žw © Ð £ ´¦COÁê + FIÌýW [· Y¾SD ° Mß5 † ê ÷ v) 0f5H> l – ÒGÍ + §Ø2à £ ì3% ͵ðQ ¡G + hM '+! AK³ „d! \ ¹% 0Œá £

      ÂGÙrï> šË> V èÅç \ Œ] © Ð £ ´¦ “'pÜ ± ³ç¦L åù% Ë´CxbC¼bÞçÁK„ akÈÖzé £ ÜJ… b × ö £ ôxtDÏB VК64Œ ¹ B | W

      Íó‚ÂG¡Ñ®B £ ì¹¾Ï訟ë

      £ & ö £ 0Q / # û) ÊM4 × UŸSoÏ> îÝÓÈÞ # ‹= ZAkÚÐ0 & ´ß? Aè] CK — 1 æû˜Fó ° uÕ纘FÙg” Ѩaüià “Ð) 'rõ% WWgÔ4ùhžëëíö / 4zÖg

      ï9‚z´‚Ö´¡aLhƒ @! ÁÎgt × o¶¤x¨Ç3˜ês \ å © å].´ ŽÓ. | X8ˆõL {yÆm = ú = þô¨ùî {SÑ # * â $ {õÏ @ §} Ss) áòMíqß`ôˆ³- «v '\ pù8É> ³ (> vBÅÐáOÞs 6UÁÎ

      eÂtq_Jز³g.¤. ‹¦F <ñþEÄ_ ™ ñÖ} Rž_ † KFïÔÁÑO £ # $ æ ~ ö9o # J0ñýâççqBŽ '> ú ÷ Q ïMoýÃm¤ÑA \! ®ûÔÇF? Ñ‹ EK0ܨˆ] ì ¢% Ë04¤) mîoϲÔh05 † êzúk3Q¹aãæWg¼ ìÄòÚb † ‡ àp} ü) ê> 0lÔþ? Ä ± šcM ') C + kýsâH # ˆ ~ ÿ £ ¹HC4hB ‡ Üq§AhÄ000 S¦¡ ÑÑ ²Bt}

      Éü'ž3wêÅé¯ £

      ¤6¶¸ | bEÒá »ð4¼ @ ö ‰ êP65 + KÆ%% £ ô_ ‰ xþ _E

      ~ 0 {.ÆiœÌ³% Uˆ ½hñÒ × ÞxÂtt ù T¦W «ºò = ô f9 · §´ ‰ F! AŒ) æ {ØÈ1ï} 0 @ —ç ü

      ` 80 £ ÈÖ8} R £ OŒ ›îÙ] 05 † êúÍwÞGaX8bÎ'óå‚EºÌ * ŠŽôJfIºì3 sÝú ¤WrMYkä “ã:„ 4z „°°» C8 l L0šEšâK¿þÅV¯Y ‡ “„ ñ / Å! º '† VfÒ B / Â

      ¡? À — çüÒWà'uåy®¼øJq € ñ ÷ Gí £, O˜9E0Èb¾ád˜§é¯¾› D „ˆ [ C @ Ö¨ ± ´Ê! 5 * gE © Þûp † „ûbÑADÓh¨® ± ÿ³» h # â <± ëÀ ”@ ¬ùCÖ¸ T³„ þH²xC ‡ È5éJà œe% ¤ '(Ëtà ¥) W ‹bR5ªÆY % Â.'z¸F] \ £ ®Ñ®Qö ~ ´í5ªÍYl) úˆ´öcHÑ 4ê ÷ ù¼E> ûô “/ þ> MOÔÍ% ´Ó‹ Ž ¢ Ž

      ¦Q ”' k4ž> ªÍG‹ (šhWÐ.¡ EMth5ù (i ”|” 4J> J ¡j £ Eͤƒv ™ 'PÔìHˆ «jÞ ¢ N ‡ vùá) êt4i» ö £ ¤QÚ' Fi? Úz j £ lIQ´ÃCKŠ ¢ ñðQmpƒ) ÊA `ŠrI 6ß jcªQ2mÐ4ŠBÉ ‹6ôQm (UŠ-„ 6Œ * E ‰ dD @ £ C * ÍU4š ŠÃÑBOIq8éÐV> ª

      Q; Ñ _v ßÞöm` ‰ âXÒm`ê „F Q? Û ~ = òï × C £ YÐ (} / ´ $ ÂÏ = icGìà¿ ‡ O × ë ü‚úíûÒ * ‡ ü9 õo "6¼Dq, `ó ±? Ó… Lùo @ peŸ {r²Ï = ÁGåçž" óQmà @ 'E · Š ~ $ dÕHÜ Ù ÷ ßà ‡. «ZôË *

      ã HLý ± ¡

      2 ($ úõ *> êP | 4 ¢ Ï j £" جFÿ «Ô¿ ‡ ¿sW #, N Ê "H £ t9¾) ñÈèÍ [© í7m¨Aq ‰` ó5x † ø = ì

      xž »ˆ} w¹¾ÀãÌwÛóêksÕÙu ™ Õe“ ÑÔæ ?? j9dá5Š¹Lîßà ‡.•] [ο + 2qpÉø– | 9Ú ‡ §¨Ó '@ Š

      6òN & SögŸ «Ðãæuæ» `µ \ £ ™ U éå« ZQ‚6Ü'PÔL: h— EÍŽæ £ ÌDùw—! S ÷ Q , ôðÑ: î £ Xëá £ ¥ ÜG [ô] 'f¡ ~ äõÛ! ´iEä £> ÅGÙçð> êT | ´ "V> ªA› è (ÚJ0h'E [67 × ¨ ‹kÔÅ5Ê_Žºí \ £ Õ \ £ e \ £ ÚF £ ÚÜÄ– ¢ ˜Bë "¶} @ £ ø ýÍñèÑÿp9räÇ

      IhDr | Лучшие стипендии и информация о стипендиях

      Лучшие стипендии и гранты 5 для отцов-одиночек

      Женщине легче растить детей, чем мужчине.Быть отцом-одиночкой связано с множеством обязанностей, о которых не часто говорят. Чтобы помочь молодежи удовлетворить свои потребности и финансово, они могут игнорировать свои идеальные занятия. Национальное правительство и другие правительственные и корпоративные организации предоставляют финансовую поддержку таким мужчинам, как ипотечные кредиты, стипендии, программы профессионального обучения, стипендии и субсидии одиноким родителям, которые являются неполными родителями и стремятся продолжить соответствующее высшее образование. Учитывая расходы на содержание семьи и повышенную плату за обучение, отцу-одиночке, который хочет ходить в школу, требуется финансовая помощь.Поскольку сообщество одиноких домашних животных остается недостаточно представленным по сравнению с матерями-одиночками, для отдельных отцов не так много вариантов. Большинство стипендий и премий в колледжах для родителей-одиночек доступны для обоих полов, чтобы отцы-одиночки имели равные возможности для оплаты труда. Проблема с одним родителем Больше учреждений, чем когда-либо, предоставляют стипендии для родителей-одиночек, поскольку все большее число родителей-одиночек возвращаются к высшему образованию, чтобы поддержать свои профессиональные устремления и составляют значительную часть студентов колледжей.В связи с тем, что совмещение семейных обязанностей, графиков работы и учебы создает множество уникальных проблем, существует множество видов финансовой помощи, доступных неработающим взрослым родителям. Наряду со стипендиями для отцов-одиночек и матерей-одиночек имеются наличные для помощи детям, живущим в семьях с одним родителем. Ниже приводится первая половина (A – J) списка стипендий, которые обеспечивают поддержку в оплате обучения одиноким родителям, стремящимся к академической успеваемости. 1- Стипендиальный фонд для родителей-одиночек штата Арканзас Стипендия для родителей-одиночек в Арканзасе предназначена для оказания дальнейшей финансовой поддержки отдельным родителям, проживающим в Арканзасе, которые учатся повышать свою способность зарабатывать.Контакт Комитет по стипендиям Авеню 614 Восток Эммы 119 Люкс AR 72764, Спрингдейл. [email protected] 479-827-827 Стипендия 2-Бернис Мюррей Созданный сенатором США Джеймсом М. Джеффордсом в ознаменование его давнего помощника, VSAC ежегодно присуждается стипендиальной премией Бернис Мюррей в размере 2000 долларов. Правомочные бенефициары должны быть одинокими родителями с единоличной опекой над детьми в возрасте до 13 лет и не иметь финансовых ресурсов для посещения признанного учреждения штата Вермонт, утвержденного Разделом IV.Финалисты должны провести индивидуальную встречу. Контакт Награда 10 на Ист-Аллен-стрит, Виноски: Стипендия Бернис Мюррей, VT 05404 (802) [email protected] 3- Фонд стипендий Вефиль Грейс Фонд Вефиль разработал льготные облигации, чтобы дать одной или нескольким женщинам-руководителям семьи, единолично опекающим одного или нескольких детей в возрасте до 18 лет, 1500 долларов в семестр или 3000 долларов в год. Приемлемые мамы должны быть гражданами США, закончить среднюю школу или иметь сертификат GED, продолжить профессиональное обучение в колледже, жить близким к уровню трудностей, подать заявку на федеральный грант Пелла и продемонстрировать настойчивость в улучшении положения детей.Контакт Стипендии Благодати Фонда Вефиля 13003 Северо-Западный проспект Оклахома-Сити, штат Оклахома, 73114 (866) 4- Стипендии Брюса и Марджори Сандлан Фонд Род-Айленда, оцениваемый в 1500 долларов на человека, предоставляет стипендии Брюсу и Марджори Сандлан для неполных семей, которые поступают в авторизованный двух- или четырехлетний институт по своей первой программе бакалавриата. Чтобы подать заявку, кандидаты должны проживать в Род-Айленде, соответствовать стандартам по сокращению трудностей и поступать как минимум на полставки.Предпочтение отдается частным родителям, получившим государственную помощь или заключенным в тюрьму. Контакт Union StationProvidence, RO 02903 (401) [email protected] Стипендии Брюса и Марджори Сандлан 5- Премия для родителей-одиночек Capture the Dream Премия Capture of the Dream для родителей-одиночек доступна за 1000 долларов для матерей и отцов, проживающих в районе залива Калифорнии, включая Аламеда, Контра-Коста, Марин, Напа, Сан-Франциско, Сан-Матео, Санта-Клара, Солано и Сонома.Приемлемые кандидаты с низким доходом должны иметь серьезные финансовые потребности, задержку с получением высшего образования, посещать сертифицированные калифорнийские некоммерческие университеты, поддерживать стабильный средний балл 2,0 и иметь опыт работы в обществе. Контакт Lake Park Avenue Suite 15, Окленд, Калифорния, 94610 (510) [email protected] Стипендия для одиноких родителей «Захвати мечту» 484 Резюме Обеспечение вашим детям прекрасного будущего часто начинается с образования. Центр образования и трудовых ресурсов показал, что выпускники бакалавриата зарабатывают на 74% больше, чем выпускники средней школы.Средняя пожизненная стоимость бакалавриата составляет 2,3 миллиона долларов! Однако получить достаточно денег, чтобы дать высшее образование, поддерживая молодых людей, является значительной трудностью. К счастью, матери и отцы-одиночки имеют доступ к дополнительным грантам, которые могут резко сократить расходы из кармана. Запросите некоторые из этих 20 крупных облигаций для родителей для решения финансовых споров со степенью. Поскольку все больше одиноких мам и пап пытаются позволить себе высшее образование, чтобы возобновить свою карьеру, для одиноких родителей становится все более важным обращаться за помощью в виде доступных стипендий, средств и ипотечных кредитов.В связи с этим настоятельно рекомендуется, чтобы все матери и отцы-одиночки обращались к этим стипендиям для одиноких отцов, чтобы они могли вернуться к образованию, не беспокоясь о своих финансах. Дальнейшее посещение: стипендии и гранты для одиноких мам

      Читать Более .
      Ihdr: PNG — not GIF! / Хабр

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Пролистать наверх