图片电子包浆 qqtelegrammomotalk

图片包浆[图片]
该指令需要一张图片,图片可通过参数,回复消息,交互式命令指定
图片参数具体请参考<指令格式简介-图片>
给图片加上电子包浆

电子包浆的原理:
电子包浆是因为在android 9之前系统核心代码的一个bug。android系统给开发者提供了一个图像压缩接口，可以让开发者方便地压缩JPEG图片。
但这个接口的底层实现算法为了加速压缩计算过程，从 16 位定点数降低到了 8 位定点数,
并且在进行这个变换运算的最后一步，需要除以 256，而代码中，采用了右移操作代替除法以提高执行速度。

int  y = ( CYR*r + CYG*g + CYB*b ) >> CSHIFT;
int  u = ( CUR*r + CUG*g + CUB*b ) >> CSHIFT;
int  v = ( CVR*r + CVG*g + CVB*b ) >> CSHIFT;

问题出在：
1、直接截断了小数部分，等价于 trunc()。如果符号数是用补码实现的。即全部往负数方向取整。如：1.2 → 1； 3.9 → 3；0.0 → 0；-5.1 → -6.
2、较冒险的符号数移位：根据规范的定义，对符号数（可正可负的数）使用移位的效果将由具体的编译器明确定义决定（implementation-defined）。因为移位是一个符号无关的操作，对符号数移位将依赖于符号数的具体表现形式。而这个形式 C++ 没有给出一个限定，由具体的编译器自行决定，对于非“补码 ”（2's complement）的情况结果可能并不是所期待的那样数值整除2的幂。这里假设了编译器都能“正确”理解为整除。

YUV 值向负方向取整自然导致土图片变暗，变绿。 这个错误的舍入，使得所有在 0 ~ 255 范围内非整数的 YUV 值都受到影响。，
随之而来的大量其他有损操作（比如 DCT 变换之后滤去高频）又会使得 YUV 值发生变化：
如果发生变化，假设随机产生关于 0 对称的误差，那么实际上也有 50% 的机率使得这个数值 -1，因为只要比原来的值小，都会被向下舍去。
这使得，图片随着 Skia 缺陷的色彩空间变换算法反复压缩，越来越绿。