关于支付宝五福红包算法，这样算真确么？_百度知道
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关于支付宝五福红包算法，这样算真确么？
意味着存在(666-0 .5)&#47假如最后四亿人集齐，每人平均获得5毛钱，这是一个期望值。官方说了最高可得666，换句话说极少数人获得666元.99%.01，假设0.01到0.5元以下概率远大于99.5区间金额的人数服从正态分布，这个值得翻好几番，这么简单一算获得0;(0.5-0.01)＝13310倍的杠杆效应，每有一人获得666元，就有至少一万多人获得0
我有更好的答案
这个算法是正确的
就是这么个理
去年被耍猴 今年我都没去看
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回答问题，赢新手礼包【实测】支付宝AR红包，有点坑但蛮好玩的-移动支付网
【实测】支付宝AR红包，有点坑但蛮好玩的
来源：移动支付网&&&&作者：&&&& 8:52
12月21日下午消息，支付宝正式公布了2017年春节红包的玩法&&&AR实景红包&。而在22日更新的支付宝10.0.0版本中，AR实景红包正式上线。
AR红包的玩法模仿了今年的现象级游戏《Pok&mon GO》，基于& LBS + AR &的技术实现，用户在发、抢红包时，都需要满足地理位置和AR实景扫描两个条件。
新版支付宝的红包页面，增加了& AR 实景红包&的选项，同时用户可以通过首页的&扫一扫&右下角选择&AR&进入AR红包页面。以前的发红包和抢红包在这里变成了&藏红包&和&扫一扫&。
对于&扫红包&的人而言，只需打开&红包地图&，观察附近红包的位置信息，到达该位置后，会弹出一张线索图，用户凭借线索图寻找红包埋藏点，随后扫码解锁，就能领到红包;对于&藏红包&的人而言，只需拍一张线索图，并设置红包总金额和个数，以及设置是否必须好友才能抢，就能埋下红包。
但是在实测中，&扫红包&的体验并不够&好&。
如上图所示的静态实物，图像整体不容易改变，只要找好角度和距离还是比较容易就能扫描到红包。
但如果是像这样凌乱并且容易改变的图像，只要不小心打乱就很难还原，扫描起来非常困难，更别说是一些多种多样的动态图象了。小编同事尝试了几次苛刻的&埋红包&，结果小编都未能如愿扫到，严苛的图像匹配机制可能让有些近在咫尺的红包也只能望而兴叹。
尽管AR红包有一些不够完美的地方，但是支付宝此次的红包玩法还是具有一定的趣味性和交互性，红包不仅能够延伸出陌生人间的互动交流，未来还能为线下商户导流。试想，吃饭的时候商户隐藏在店里的优惠券、购物的时候隐藏在商城某处的折扣等等，这样的玩法充满了想象空间。
其实，结合AR技术的互动方式之前就有，今年11月，手机淘宝曾推出过扫一扫玩&捉猫猫&抢现金红包的AR游戏;另外，QQ在今年奥运期间也推出了AR火炬传递的活动。新年将至，支付宝已经率先打响了红包大战的第一枪，而微信关于红包方面并没有任何新的消息，支付宝的AR红包究竟是终极大招还是&饭钱开胃菜&?微信今年又会玩出什么新花样?这一切我们只能拭目以待了。
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月点击排行说一说关于破解支付宝AR红包的事 - 简书
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，虽然我只在电脑前识别出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。
QQ图片59.png
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，这些黑条是等距离地遮在图片上的，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 mP
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 mB
public ARView(Context context, @Nullable AttributeSet attrs) {
super(context, attrs);
mPaint = new Paint();
@android.support.annotation.RequiresApi(api = Build.VERSION_CODES.KITKAT)
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 =
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) {
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：
****************
****************
那么我们只需要把它变成如下所示就可以了：
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 + pictureH
for (int y = 3 + pictureH y & y += itemHeight) {//第一条要高一点
for (int offset = 0; offset & dividerH offset++) {
if ((y + itemHeight) &= height) {
for (int x = 0; x & 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 & 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：
microMsg.7.jpg
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，所以在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，支付宝的反应真快。
人间一码农，
田里一书生。
翰林一过客，
山水一凡夫。
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