免责声明:这是家庭作业的一部分,但它已经通过了.我只是在寻找未来技术诀窍的正确解决方案.
该程序的目标是使用Python OpenCV库来实现图像 – >图像隐写术(在其他图像中嵌入/提取图像).这是通过使用最低有效位(LSB)方法的两个相同大小的图像来完成的.
该程序允许用户选择用于嵌入的位数,因此使用1位时,嵌入的图像几乎检测不到人眼,而使用7位可以清楚地显示隐藏的图像.
通过从秘密图像中获取每个RGB字节的最高有效位(MSB),并将它们设置在封面图像的LSB位置,我已经正确地实现了嵌入.
我的问题是在嵌入后提取秘密图像.代码运行后,我留下的图像似乎只是它的蓝色表示.我不确定我哪里出错了,但我觉得它与我的位操作技术或OpenCV库的使用有关.非常感谢任何帮助,提前感谢!
提取代码:
import cv2
import numpy
def extract(img1, bitsUsed):
print "Extracting..."
# Import image & get dimensions
img = cv2.imread(img1)
h = img.shape[0]
w = img.shape[1]
# Create new image to extract secret image
# Same dimensions, and rgb channel
secretImg = numpy.zeros((h,w,3), numpy.uint8)
x, y = 0, 0
# Loop thru each pixel
while x < w:
while y < h:
# Grab the LSB (based on bitsUsed from embedding)
lsb_B = img.item(y,x,0) & bitsUsed
lsb_G = img.item(y,x,1) & bitsUsed
lsb_R = img.item(y,x,2) & bitsUsed
# Place those bits into MSB positions on new img
secretImg.itemset((y,x,0), lsb_B << (8 - bitsUsed))
secretImg.itemset((y,x,0), lsb_G << (8 - bitsUsed))
secretImg.itemset((y,x,0), lsb_R << (8 - bitsUsed))
y += 1
y = 0
x += 1
cv2.imwrite("extractedImg.png", secretImg)
最佳答案 njuffa是对的.在提取中,当你只嵌入1位时,你希望AND与0b00000001(1),2位与0b00000011(3),3位与0b00000111(7)等.一般来说,对于k嵌入位,你想要面具2 ** k – 1.
而且,cv2.imread()将生成像素的numpy数组.您可以将计算矢量化,而不是遍历每个像素.总而言之,这就是您的代码的样子.
import cv2
def embed(cover_file, secret_file, k):
cover = cv2.imread(cover_file)
secret = cv2.imread(secret_file)
mask = 256 - 2**k
stego = (cover & mask) | (secret >> (8 - k))
cv2.imwrite('stego.png', stego)
def extract(stego_file, k):
stego = cv2.imread(stego_file)
mask = 2**k - 1
output = (stego & mask) << (8 - k)
cv2.imwrite('extracted.png', output)