ctf二维码修复

去年打某CTF线上赛，码修遇到一道二维码题，码修扫出来是码修乱码。当时第一反应是码修拿手机硬扫，结果识别失败。码修扔进QR Research，码修解码出来一串二进制，码修看着像被翻转了某些模块。码修这类题在CTF里不算少见，码修但每次碰到都得花时间磨。码修

二维码本质上就是码修个矩阵，每个黑白块对应一个bit。码修标准QR码有40个版本，码修版本越高矩阵越大，码修纠错能力也越强。码修出题人最喜欢干的事就是在纠错码上做手脚——要么把纠错等级改掉，要么直接翻转几个数据模块，让你扫不出来但又能通过某种方式还原。

我习惯先用zbar扫一遍。命令行下zbarimg code.png，能出结果就说明二维码本身没被破坏，只是内容被加密或者编码了。扫不出来才进入修复流程。

定位图案是突破口

QR码三个角上有回字形定位图案，这三个图案几乎不会被改动，因为改了解码器直接找不到码的位置。修复的第一步就是确认这三个定位图案是否完整。用Python的OpenCV或者PIL把图片读进来，裁出三个角的小块，肉眼比对标准模板。

有一次遇到的情况是定位图案被人为缩小了一圈，导致解码器定位偏移。这种就得手动重建定位图案——按标准比例画回去。标准定位图案是7×7模块，外圈黑色，中间白色，核心3×3黑色。

import cv2 img = cv2.imread('qr.png', 0) # 二值化 _, bw = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 检测定位图案 detector = cv2.QRCodeDetector() data, points, _ = detector.detectAndDecode(bw) print(points)

如果points返回空，说明定位图案被破坏了，得手动找。

纠错码不是万能的

QR码的纠错能力分L/M/Q/H四级，分别能恢复约7%、15%、25%、30%的损坏数据。很多人以为开了H级就随便改，实际上纠错码本身也是数据，你改多了照样解不出来。CTF题里常见的套路是把纠错等级从H改成L，然后把数据区涂掉一大块，逼你用Reed-Solomon算法手动恢复。

Reed-Solomon解码可以用Python的reedsolo库。先把二维码矩阵按标准提取成码字序列，然后丢进去纠错。这步比较繁琐，因为要处理掩码、格式信息、版本信息。偷懒的办法是用qrcode库的底层接口，或者直接上pyzbar配合手动修图。

掩码和格式信息

格式信息藏在定位图案旁边，15个bit，包含纠错等级和掩码模式。掩码模式有8种，每种对应一个异或公式。出题人有时候不改数据，只把掩码模式改掉，这样解码器用错误的掩码去还原，得到的就是乱码。

修复方法是把格式信息读出来，手动算出正确的掩码，重新异或一遍数据区。格式信息本身也有BCH纠错，15bit里只有5bit是有效数据，剩下10bit是纠错码。用查表法最快，标准文档里都有。

我一般写个小脚本，把格式信息提取出来，暴力枚举32种可能，看哪种能让数据区的纠错码通过。过了就说明掩码对了。

实际案例

上个月有道题，二维码图片被加了一圈白边，然后整体旋转了3度。zbar直接跪。我先用OpenCV做透视变换，把三个定位图案的中心点找出来，映射回标准正方形。旋转角度小的时候，其实用cv2.minAreaRect就能矫正。矫正完再二值化，zbar就认了。

还有一次更离谱，出题人把二维码的每个模块从1×1像素放大到10×10像素，然后在每个模块内部画了个小十字。这种属于视觉干扰，二值化的时候用均值滤波先糊一下，再阈值处理，十字就没了。

修复二维码这事，核心就一句话：先保证定位图案和格式信息正确，再处理数据区和纠错码。顺序反了会浪费很多时间。工具链方面，zbar、OpenCV、reedsolo、qrcode这四个库够用了。剩下的就是耐心，一个模块一个模块地看。