python LSB

LSB是Least Significant Bit的缩写，是一种信息隐藏算法，用于在图像中隐藏秘密信息。LSB算法的原理是将秘密信息的每个比特位嵌入到载体图片的最低有效位（Least Significant Bit）中，因为对图像造成的影响最小，所以不易被察觉。

为了实现LSB算法，可以使用Python的PIL库（Python Imaging Library）来处理图像。可以编写一个Python脚本，使用PIL库中的函数来实现图像的读取、嵌入和提取操作。

具体步骤如下：
1. 导入PIL库和其他需要的库。
2. 定义嵌入函数和提取函数，函数的参数包括秘密信息的长度、载体图片的路径和提取文件的保存路径。
3. 打开载体图片，并获取图片的尺寸。
4. 遍历图片的每个像素点，依次从R、G、B三个颜色通道获取最低位的隐藏信息。将秘密信息的比特位嵌入到最低位中。
5. 当嵌入的比特位数量达到秘密信息的长度时，结束嵌入操作。
6. 将嵌入后的图片保存到指定路径。
7. 打开提取文件，将嵌入的秘密信息提取出来，以每8位为一组二进制转换为十进制数，并将十进制数视为ascii码，再转换为字符串写入到文件中。
8. 关闭文件。

以上是使用Python实现LSB算法的基本步骤。通过这种算法，可以将秘密信息嵌入到载体图片中，并能够提取出来。这种方法在信息隐藏和隐写领域有着广泛的应用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Python实现LSB隐写算法](https://blog.csdn.net/qq_26090065/article/details/82469266)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [信息隐藏基础算法——LSB算法（python实现）](https://blog.csdn.net/ma_ling_shu/article/details/108371408)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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