python显示图像的方法,python信息隐藏

　　隐写术是一种在任何文件中隐藏秘密数据的艺术。隐写术的主要目的是在不实际改变文件外观的情况下，将预期的信息隐藏在任何文件中，即在文件外部看起来和以前一样。本文将使用Python隐藏图片中的数据，有需要的可以参考。

　　00-1010编码示例解码程序执行限制参考

　　隐写术是一种在任何文件中隐藏秘密数据的艺术。

　　秘密数据可以是任何格式的数据，例如文本甚至文件。简而言之，隐写术的主要目的是在任何文件(通常是图像、音频或视频)中隐藏预期的信息，而不实际改变文件的外观，即在文件外部看起来和以前一样。

　　在本文中，我们将重点研究基于图像的隐写术，即在图像中隐藏秘密数据。

　　但是在深入研究之前，让我们先来看看这个图像是由什么组成的：

　　1.像素是图像的组成部分。

　　2.每个像素包含三个值：(红、绿、蓝)，也称为RGB值。

　　3.每个RGB值的范围从0到255。

　　现在，让我们看看如何将数据编码和解码到我们的图像中。

编码

　　假设要隐藏的消息是‘hii’。

　　消息是三个字节，因此编码数据所需的像素是3 x 3=9。考虑总共有12个像素的43图像，这足以对给定的数据进行编码。

　　[(27, 64, 164), (248, 244, 194), (174, 246, 250), (149, 95, 232),

　　(188, 156, 169), (71, 167, 127), (132, 173, 97), (113, 69, 206),

　　(255, 29, 213), (53, 153, 220), (246, 225, 229), (142, 82, 175)]

　　第一步

　　h的ASCII值是72，它的二进制等价值是01001000。

　　第二步

　　读取前三个像素。

　　(27, 64, 164), (248, 244, 194), (174, 246, 250)

　　第三步

　　现在，将像素值更改为奇数1和偶数0，就像在二进制等价数据中一样。

　　比如第一个二进制数是0，第一个RGB值是27，需要转换成偶数，也就是26。同样，64转换成63是因为下一个二进制数是1，所以RGB值应该是奇数。

　　因此，修改的像素是：

　　(26, 63, 164), (248, 243, 194), (174, 246, 250)

　　第四步

　　由于我们要编码更多的数据，最后一个值应该是偶数。同样，我可以被编码在这个图像中。

　　执行1或-1使像素值奇/偶时，要注意二进制条件。也就是说，像素值应该大于或等于0且小于或等于255。

　　新图像将如下所示：

　　[(26, 63, 164), (248, 243, 194), (174, 246, 250), (148, 95, 231),

　　(188, 155, 168), (70, 167, 126), (132, 173, 97), (112, 69, 206),

　　(254, 29, 213), (53, 153, 220), (246, 225, 229), (142, 82, 175)]

　　ockquote>

解码

　　对于解码，我们将尝试找到如何逆转之前我们用于数据编码的算法。

　　1.同样，一次读取三个像素。前 8 个 RGB 值为我们提供了有关机密数据的信息，第 9 个值告诉我们是否继续前进。

　　2.对于前八个值，如果值为奇数，则二进制位为 1 ，否则为 0 。

　　3.这些位连接成一个字符串，每三个像素，我们得到一个字节的秘密数据，这意味着一个字符。

　　4.现在，如果第 9 个值是偶数，那么我们继续一次读取三个像素，否则，我们停止。

　　例如

　　让我们开始一次读取三个像素。

　　考虑我们之前编码的图像。

[(26, 63, 164), (248, 243, 194), (174, 246, 250), (148, 95, 231),
(188, 155, 168), (70, 167, 126), (132, 173, 97), (112, 69, 206),
(254, 29, 213), (53, 153, 220), (246, 225, 229), (142, 82, 175)]
　　

　　第1步

　　我们首先读取三个像素：

[(26, 63, 164), (248, 243, 194), (174, 246, 250)
　　

　　第2步

　　读取第一个值：26，它是偶数，因此二进制位是 0 。类似地，对于 63 ，二进制位是 1 ，对于 164 它是 0 。这个过程一直持续到 8 个 RGB 值。

　　第 3 步

　　将所有二进制值连接后，我们最终得到二进制值：01001000。最终的二进制数据对应于十进制值 72，在 ASCII 中，它代表字符 H 。

　　第 4 步

　　由于第 9 个值是偶数，我们重复上述步骤。当遇到的第 9 个值是奇数时，我们停止。

　　结果，我们得到了原始信息，即 Hii 。

　　上述算法的 Python 程序如下：

# Python program implementing Image Steganography
　　# PIL module is used to extract
　　# pixels of image and modify it
　　from PIL import Image
　　# Convert encoding data into 8-bit binary
　　# form using ASCII value of characters
　　def genData(data):
　　 # list of binary codes
　　 # of given data
　　 newd = []
　　 for i in data:
　　 newd.append(format(ord(i), 08b))
　　 return newd
　　# Pixels are modified according to the
　　# 8-bit binary data and finally returned
　　def modPix(pix, data):
　　 datalist = genData(data)
　　 lendata = len(datalist)
　　 imdata = iter(pix)
　　 for i in range(lendata):
　　 # Extracting 3 pixels at a time
　　 pix = [value for value in imdata.__next__()[:3] +
　　 imdata.__next__()[:3] +
　　 imdata.__next__()[:3]]
　　 # Pixel value should be made
　　 # odd for 1 and even for 0
　　 for j in range(0, 8):
　　 if (datalist[i][j] == 0 and pix[j]% 2 != 0):
　　 pix[j] -= 1
　　 elif (datalist[i][j] == 1 and pix[j] % 2 == 0):
　　 if(pix[j] != 0):
　　 pix[j] -= 1
　　 else:
　　 pix[j] += 1
　　 # pix[j] -= 1
　　 # Eighth pixel of every set tells
　　 # whether to stop ot read further.
　　 # 0 means keep reading; 1 means thec
　　 # message is over.
　　 if (i == lendata - 1):
　　 if (pix[-1] % 2 == 0):
　　 if(pix[-1] != 0):
　　 pix[-1] -= 1
　　 else:
　　 pix[-1] += 1
　　 else:
　　 if (pix[-1] % 2 != 0):
　　 pix[-1] -= 1
　　 pix = tuple(pix)
　　 yield pix[0:3]
　　 yield pix[3:6]
　　 yield pix[6:9]
　　def encode_enc(newimg, data):
　　 w = newimg.size[0]
　　 (x, y) = (0, 0)
　　 for pixel in modPix(newimg.getdata(), data):
　　 # Putting modified pixels in the new image
　　 newimg.putpixel((x, y), pixel)
　　 if (x == w - 1):
　　 x = 0
　　 y += 1
　　 else:
　　 x += 1
　　# Encode data into image
　　def encode():
　　 img = input("Enter image name(with extension) : ")
　　 image = Image.open(img, r)
　　 data = input("Enter data to be encoded : ")
　　 if (len(data) == 0):
　　 raise ValueError(Data is empty)
　　 newimg = image.copy()
　　 encode_enc(newimg, data)
　　 new_img_name = input("Enter the name of new image(with extension) : ")
　　 newimg.save(new_img_name, str(new_img_name.split(".")[1].upper()))
　　# Decode the data in the image
　　def decode():
　　 img = input("Enter image name(with extension) : ")
　　 image = Image.open(img, r)
　　 data = 
　　 imgdata = iter(image.getdata())
　　 while (True):
　　 pixels = [value for value in imgdata.__next__()[:3] +
　　 imgdata.__next__()[:3] +
　　 imgdata.__next__()[:3]]
　　 # string of binary data
　　 binstr = 
　　 for i in pixels[:8]:
　　 if (i % 2 == 0):
　　 binstr += 0
　　 else:
　　 binstr += 1
　　 data += chr(int(binstr, 2))
　　 if (pixels[-1] % 2 != 0):
　　 return data
　　# Main Function
　　def main():
　　 a = int(input(":: Welcome to Steganography ::\n"
　　 "1. Encode\n2. Decode\n"))
　　 if (a == 1):
　　 encode()
　　 elif (a == 2):
　　 print("Decoded Word : " + decode())
　　 else:
　　 raise Exception("Enter correct input")
　　# Driver Code
　　if __name__ == __main__ :
　　 # Calling main function
　　 main()

　　程序中使用的模块是 PIL ，它代表Python 图像库，它使我们能够在 Python 中对图像执行操作。

程序执行

数据编码

数据解码

　　输入图像

　　输出图像

局限性

　　该程序可能无法对 JPEG 图像按预期处理，因为 JPEG 使用有损压缩，这意味着修改像素以压缩图像并降低质量，因此会发生数据丢失。

参考

https://www.geeksforgeeks.org/program-decimal-binary-conversion/
https://www.geeksforgeeks.org/working-images-python/
https://dev.to/erikwhiting88/let-s-hide-a-secret-message-in-an-image-with-python-and-opencv-1jf5
A code along with the dependencies can be found here: https://github.com/goelashwin36/image-steganography

　　到此这篇关于详解如何使用Python隐藏图像中的数据的文章就介绍到这了,更多相关Python隐藏图像数据内容请搜索盛行IT软件开发工作室以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持盛行IT软件开发工作室！

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