通过掩膜方式实现lena图片局部加密，上传加密前后图片效果与代码截图

在图像处理中，通过掩码方式对 Lena 图片进行局部加密是一种常见的操作，通常用于保护图像数据的隐私。这种方法将原始图像的一部分区域用特定的掩码遮盖，然后对这部分进行加密处理，例如替换为随机像素或使用某种加密算法。之后，解密时再使用相同的掩码恢复原来的部分。

以下是简化的步骤：

1. 加密前准备：加载 Lena 图片并创建一个二进制掩码，它可以是一个黑白矩阵，白的部分表示原图将被加密，黑的部分保持不变。

import cv2
lena = cv2.imread('lena.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
mask = cv2.imread('mask.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)  # 黑白掩码

2. 对掩码部分加密：可以使用简单的位运算，如 XOR 运算，也可以采用更复杂的加密算法（如 AES、RSA 等）。

encrypted_area = cv2.bitwise_xor(lena, lena & mask)

3. 合成加密后的图像：将加密区域和未加密区域合并。

combined_image = cv2.bitwise_or(encrypted_area, cv2.bitwise_and(lena, 1 - mask))

4. 保存加密后的图片：`cv2.imwrite('encrypted_lena.jpg', combined_image)`

加密前后效果对比，通常会显示原始 Lena 图像和加密后的图像，可以看到原本清晰的人脸或其他敏感区域变得模糊或难以辨认。

由于这是一个文本平台，无法直接提供代码截图，但你可以根据上述代码在本地环境中尝试运行。关于实际演示或更详细的代码，建议参考 OpenCV 的官方文档或者在线教程，它们会有完整的示例和图片展示。