python使用最低有效位的方法实现二值化图像信息嵌入与提取

二值化图像信息嵌入与提取可以通过使用最低有效位（LSB）的方法来实现。以下是一个简单的Python代码示例，可以将消息嵌入到图像中并从图像中提取隐藏的消息。

from PIL import Image

def embed_message(img_path, message):
    # 打开载体图像
    img = Image.open(img_path)
    pixels = img.load()
    width, height = img.size

    # 将每个字符的二进制编码嵌入到RGB通道的最低有效位中
    char_count = 0
    for y in range(height):
        for x in range(width):
            r, g, b = pixels[x, y]
            if char_count < len(message):
                char_code = ord(message[char_count])
                r = (r & 0xFE) | ((char_code >> 7) & 0x01)
                g = (g & 0xFE) | ((char_code >> 6) & 0x01)
                b = (b & 0xFE) | ((char_code >> 5) & 0x01)
                char_count += 1
            pixels[x, y] = (r, g, b)

    # 保存修改后的图像
    img.save("embedded.png")

def extract_message(img_path):
    # 打开含有隐藏信息的图像
    img = Image.open(img_path)
    pixels = img.load()
    width, height = img.size

    # 从RGB通道的最低有效位中提取出每个字符的二进制编码
    message = ""
    char_count = 0
    for y in range(height):
        for x in range(width):
            r, g, b = pixels[x, y]
            if char_count < 8:
                char_code = ((r & 0x01) << 7) | ((g & 0x01) << 6) | ((b & 0x01) << 5)
                message += chr(char_code)
                char_count += 1
            else:
                return message
    return message

embed_message()函数将消息嵌入到指定的图像中，而extract_message()函数从图像中提取隐藏的消息。这两个函数都需要一个图像文件路径作为输入，并且embed_message()函数还需要一个字符串消息作为输入。在嵌入和提取过程中，每个字符的二进制编码都嵌入到RGB通道的最低有效位中，然后可以从中提取出隐藏的消息。