数字水印介绍

常见的图片水印多是在图片上附上文字、logo等信息，可以直观地看出来，除了这种水印外，好可以给图片加一种看不见的水印，比如说是文字信息。

实现原理

• 图像中的每个像素通常用RGB三个0~255的值来表示，转化为二进制就是00000000~11111111。

• 把每个值的最后一位全部设为零，这种变化人眼观察不到。

• 这样空出来的最后一位就可以用来存储信息。

• 提取信息的过程就是上述过程的逆：把像素值提取出来，选择最后一位，拼出信息。

代码实现

导入用到的包

from PIL import Image
import numpy as np
import functools

加密过程

def embedding_info(picname, savename, text):
    text += '#%#'    #在文本末端加入一个标记符，提取过程中以此为结束标记
    # 读取图片
    im = np.array(Image.open(picname))
    rows, columns, colors = im.shape
    embed = []
    for c in text:
        bin_sign = (bin(ord(c))[2:]).zfill(16)    #(bin(ord(c))[2:])是转化为2进制， .zfiil(16)是原来字符右对齐，左边全部用0填充
        for i in range(16):
            embed.append(int(bin_sign[i]))
            
    count = 0
    for row in range(rows):
        for col in range(columns):
            for color in range(colors):
                if count < len(embed):
                    im[row][col][color] = im[row][col][color] // 2 * 2 +embed[count]   #用地板除乘以2，使得末尾数字为0，再把文本字符转化为2进制的数字填充进去
                    count += 1
    Image.fromarray(im).save(savename)

解密过程

def extract_info(picname):
    im = np.array(Image.open(picname))
    rows, columns, colors = im.shape
    text = ""
    extract = np.array([], dtype = int)
    
    count = 0
    for row in range(rows):
        for col in range(columns):
            for color in range(colors):
                extract = np.append(extract, im[row][col][color] % 2)  #注1
                count += 1
                if count % 16 ==0:
                    bcode = functools.reduce(lambda x, y: str(x) + str(y), extract)  #注2
                    cur_char = chr(int(bcode, 2))    #将2进制转化为字符
                    text += cur_char
                    if cur_char == '#' and text[:-3] == '#%#':
                        return text[-3:]     #如果return语句被执行，就会退出当前函数体，结束提取过程
                    extract = np.array([], dtype = int)

注1：np.append 是将传入的两个元素横着合并到一起，如np.append([1,2,3] , [9,8,7])的输出是[1,2,3,4,9,8,7]
注2：functools.reduce(lambda x: x*2, [1,2,3,4])的输出为(((1*2)*2)*2)*2

运行代码

def main():
    text = "Hello, world!"
    embedding_info('C:\\Users\\yyy\\Documents\\img_111.png', 'After.png', text)
    extract_info('After.png')
    
if __name__ == '__main__':
    main()

实现效果

原图 Before.png
处理后 After.png