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【摘要】本篇文章，将实现一个利用任意图床上传任意数据，搭建无限容量的网盘的一个方法。适合任何支持图片上传的平台。文章将使用百度识图的图片上传功能作为开放图床，实现储存数据的功能。前言首先，我觉得这个方法不具有太多的实用价值。但是我认为，这确实是一个好方法，可以使用在一些极...

本篇文章，将实现一个利用任意图床上传任意数据，搭建无限容量的网盘的一个方法。适合任何支持图片上传的平台。文章将使用百度识图的图片上传功能作为开放图床，实现储存数据的功能。

前言

首先，我觉得这个方法不具有太多的实用价值。但是我认为，这确实是一个好方法，可以使用在一些极端的环境下，甚至在某一些场合是一个很好的利器。

本篇文章将从原理去分析，然后再去实际的代码去实现相应的功能。文章中主要使用Golang和Python去实现相关的功能。不是该语言的使用者也无需担心，你看明白原理之后同样可以用你所熟知的语言去编写相关程。

原理概述

我们都知道，现在很多网站都提供图片上传功能，特别是一些免费图床网站，提供任意图片上传并分享链接的功能。这些图床站点可以说是非常多，随便在百度或者Google上搜索，总能找到各式各样的免费图床。有的提供api，有的没有提供api，还有的对图片上传大小有限制的等等。但是这些并不是限制因素，本文中的方法，图床站必须满足的是不对图片压缩，还有就是最好能长时间保存图片。

我们文章开头也说了，希望能在这些支持图片上传的网站，上传任意的数据。这显然是不可能的，图片站后端必定会对上传的格式进行验证，甚至有一些网站你直接把文件名改成XX.jpg上传也不行。虽然我们想要上传任意数据，但却只能上传图片格式的数据。想到这里我们不妨在图片上下功夫。

图片写入数据

也许很多人会想到，很早之前的一个方法。就是使用copy命令把压缩包文件，拷贝到jpg文件结尾，但是今天我们讲的不是这个方法。这里的方法是类似于二维码的原理，但是却能比二维码储存更多的信息。

二维码是把数据编码成方块的排列顺序，来达到记录数据的作用。所以带来的好处是可以允许图片压缩，可以直接用手机拍摄二维码解码。但是坏处是二维码本身的信息量大于编码前的信息量。比如说，一个hello只有5个字节，但却要用一张图片来储存。我们既然要上传到图床上来实现一个网盘，那这种编码的大小差距太大的方案肯定是不能选的。

因此，本文使用的方法，就是把数据编码到像素中，虽然说也会有大小的损失，但是相比与二维码已经好很多了。缺点是图片不能压缩，因为一旦把数据编码到像素级别，你破坏任何一个像素都会导致数据的丢失。

图片的每一个像素，都储存有颜色信息–RGB。我本文的例子中我使用的是每一种颜色8位，3种颜色一共24位，也就是说每个像素能保存3个字节的信息。一个1080 * 1080 像素的RGB图片能保存3499200Byte的数据也就是差不多3MByte的数据。

举个例子，同样是“hello”这段文本，它的16进制0x68 0x65 0x6c 0x6c 0x6f，然后3以3个为一组，划分出来。然而有时候并不能完美划分。比如这次，3个为一组的话就缺一个。

ASCII: h e l l o

16进制: 0×68 0×65 0x6c 0x6c 0x6f

10进制: 104 101 108 108 111

RGB: R G B R G

但是没关系，我们直接在后面补上0就好了，最后，原本的16进制就变成了0x68 0x65 0x6c 0x6c 0x6f 0x00，3个为一组，分成2组{0x68 0x65 0x6c} {0x6c 0x6f 0x00}对应到RGB后能产生2个像素。

数据读出

我们把每3个字节的信息写入每个像素中。如果要读出来，只需要反方向操作即可。

从左到右，从上至下依次读取每个像素的颜色信息，再把该颜色的RGB信息提取出来，按照RGB的顺序，一个字节一个字节读取出来，把读出来的数据写入到文件中，这个数据就能成功恢复。

实际应用

因为这个相关的功能我已经用代码写出来了，所以我这里直接用我写的程序来测试。后面的章节，详细的解释代码的构成。

1.选出一个需要编码的文件，我这里用一个test.exe文件来作为例子！(运行即可输出“Hello FreeBuf”)

2.运行相关的编码程序，我这里是用自己写的程序IDII，运行后，显示成功~

3.本地多了个test.png文件，这就是我们需要的编码后的文件。很壮观啊！（下面这个图片就是编码后的图片，但是因为传到freebuf图片被处理，所以你下载到本地无法还原回原来的文件~）

题外话，这里可以看出，exe文件有明显的层理结构，但我试过zip等压缩文件就是一堆乱七八糟点。

4.貌似png本身会对数据的冗余进行处理，比如这个例子中，我的png图片生成出来比原本的exe文件要小50%。

5.上传到图床中，本地保存一个外链地址。可以自己写一个上传文件的脚本，为了方便我自己用python来写，直接运行updataIMG.py文件，你可以看到文件成功上传了。

就像开头说的，我这里使用的是百度识图的一个图片上传的功能，抓包，然后找到接口，上传文件就能获取到一个外链地址，虽然结尾是一个jpg文件，不过实际测试发现并没有对文件内容进行修改，下载来，直接把后缀改成png，一样可直接解码。

http://e.hiphotos.baidu.com/image/pic/item/ac4bd11373f0820226f4cd7941fbfbedab641b15.jpg

百度图片外链地址可以试试看~

代码编写

本文使用的代码我已经全部上传到Github中了，有需要的朋友可以去看看。https://github.com/mscb402/imgcode

数据编码

数据编码部分的代码我直接用golang来实现，go是一个我很喜欢的语言，运行速度快还能直接跨平台编译。为了方便调用，我在GOPATH的src目录下，新建一个叫”imgcode”的文件夹，再建立一个“imgcode.go”文件。取个包名为imgcode。

函数总览如下：

IDII 函数

全称为Integrate data into images，代码全景：

其中需要用到SeparateData函数，该函数的作用是自动对数据进行分组，每3个一组，不满足3个的补0.这里就不展示它的代码了，大家可以去我的github上查看完整代码。 IDII函数有4个参数分别是

x: 整数型图片宽度

y: 整数型图片长度

imgName: 字符串图片文件地址

data: Byte 字节数组

函数开头判断相关参数是否正确。接着申请6个字节的内存，这是用来保存原文件的大小，这里前面讲原理的时候没有提到。保存文件的大小很必要的，因为我们前面也说了，数据是3个为一组，不满3个就补0，如果解码程序不知道文件的实际大小很有可能会把那个0也当成数据写入到文件，这会导致某些文件被破坏而无法打开。所以用6个字节（正好2个像素）保存文件大小的信息，基本上是够了，应该没有人丧心病狂的拿几个T的文件编码成一个png文件。

接下来的代码就是把这6个字节的数据写到原有数据的前面，然后建立一个指定像素大小的文件，每一个像素循环过去（从左至右，从上到下），上面我也画了个坐标轴，左上角是(0,0)。每一次写颜色值之前用SeparateData函数分配出3个数据出来，依次写到RGB三个颜色中。

然后就是把文件输出来。怎么样是不是很简单~~

数据解码

DPID函数

全称Decode pixels to data，代码全景(太长了分成2张)：

DPID函数有2个参数分别是

reader: io.reader Golang的io文件读接口，即你调用的时候要先自己再代码里打开相应的图片文件，再把接口传给该函数

filename: 字符串解码后文件的保存地址，注意如果是已经存在的文件会报错

代码开始对png文件解码，获取png文件像素的长宽信息，直接读取(0,0) (1,0)2个像素的值，因为之前我们在最开始的2个像素保存了文件的长度信息。接着根据filename信息创建文件，并根据size信息填充文件大小。

最后根据刚才得到的像素的长宽进行循环，开头我们已经读取了2个像素了，所以前2个是无效数据，我们代码里判断当前的坐标，如果是(0,0) (1,0)就跳过，不是的话就读取出来然后解码。最后，就是判断已经解码的数据大小FilePointer和文件的大小size对比。一旦已读取到的数据已经达到编码前文件的大小，就立刻退出循环，结束解码。

原因我前面也说了，一旦一不小心多读了一个字节的代码，可能会出现文件出现无法打开问题。

调用实例

IDII调用实例

这里有一个小技巧，就是让程序自己控制长宽，用一个小公式就可以了 f(x)=1+(x/3)^(1/2)算出适合该文件编码的正方形图片xy大小。

package main import ( "fmt" "imgcode" "math" "os" ) func main() {
  f, err := os.Open("test.exe")//要编码的文件 if err != nil {
      fmt.Println(err) return }
  defer f.Close()
  fileData := make([]byte, 1024*1024*10) //1Kb=1024byte,1Mb=1024Kb 默认最大读取10M的文件进行编码   count, err := f.Read(fileData)
  xy := int(math.Sqrt(float64(count/3))) + 1   err = imgcode.IDII(xy, xy, "test.png", fileData[:count])//要输出的png图片   if err != nil {
      fmt.Println(err)
     return   }
  fmt.Println("成功!")
}

DPID函数调用实例

package main
import ( "imgcode" "fmt" "os" )
func main() {
    f, err := os.Open("test.png")//要解码的图片 if err != nil {
        fmt.Println(err) return }
    defer f.Close()
    err = DPTD(f, "out.out")//解码后文件的保存地址 if err != nil {
        fmt.Println(err) return }
}

以上代码我就不再讲解了，大家有兴趣的可以自己整合一下，加个flage参数等等

上传百度识图代码

代码实例：

百度识图有一个上传接口就是http://image.baidu.com/pictureup/uploadshitu这个地址，大家可以自行研究！

实现网盘功能

事实上，如果我们希望能实现一个没有指定服务器的“云网盘”，是完全没有问题的。我们需要手中掌握一定的资源——支持图片上传且符合要求的图片上传站。

比如说，如果我手中有100个可以上传图片的网站，且都能很方便的用python去上传文件，那我们就可以把一个100M的视频文件分割成10个10M的文件，然后把每一个含有相同数据的图片用脚本上传到其中的30%的图片节点中，本地新设计一个保存文件的结构，比如{"test.png":{1:"URL_XXX",2:"xxx",3:"xxx"}}。当你要提取test.png文件时，解析本地的保存的配置信息，下载相关节点的图片（30%节点保存同一个数据，有一定的容灾机制），合成即可！

如果手里的资源无限，理论上上传的文件大小也是无限，至于保存时间嘛！最好也能定期的检查相关站点是否还能访问，尽快的备份到其他剩余节点。

以上我说的都可以用程序来实现自动化。这么一说，实际上有点像p2p的文件分发原理。

无论如何，这个是一个很有意思的小玩意，还有很多的潜能等待着你去挖掘。