python给图像嵌入数字水印
时间: 2023-02-26 07:34:57 浏览: 58
可以使用 Python 库如 OpenCV、Pillow 来为图像嵌入数字水印。
下面是使用 OpenCV 的示例代码:
```
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread("input.jpg")
# 添加文本
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
bottomLeftCornerOfText = (10, 500)
fontScale = 1
fontColor = (255, 255, 255)
lineType = 2
cv2.putText(img, "Watermark",
bottomLeftCornerOfText,
font,
fontScale,
fontColor,
lineType)
# 保存图像
cv2.imwrite("output.jpg", img)
```
上面代码将文本 "Watermark" 添加到了图像的左下角。您可以修改文本、位置、字体等参数,以满足您的需求。
相关问题
实现图像的读取和嵌入数字水印
好的,您的问题是如何实现图像的读取和嵌入数字水印。我们可以通过编程语言如Python来实现这个过程。以下是一个简单的代码示例:
首先,我们需要安装Pillow库,它是一个Python图像库,可以用于读取和处理多种图像格式。可以通过以下命令安装它:
```
pip install Pillow
```
接下来,我们可以使用Pillow库中的Image类来读取图像文件,如下所示:
```python
from PIL import Image
# 读取图像文件
img = Image.open('image.jpg')
# 显示图像
img.show()
```
接下来,我们可以使用嵌入数字水印的算法来嵌入数字水印。这个算法可以根据不同的需求而有所不同,但一般来说,它会将数字水印嵌入到图像的像素值中,以保证数字水印不易被检测和删除。
以下是一个简单的嵌入数字水印的代码示例:
```python
import numpy as np
# 将数字水印转换为二进制格式
watermark = '0123456789'
watermark_bin = ''.join(format(ord(c), '08b') for c in watermark)
# 读取图像文件
img = Image.open('image.jpg')
# 将图像转换为NumPy数组
img_array = np.array(img)
# 将数字水印嵌入到图像像素值中
for i in range(len(watermark_bin)):
bit = int(watermark_bin[i])
img_array[i % img_array.shape[0], i // img_array.shape[0], 0] = (img_array[i %
img_array.shape[0], i // img_array.shape[0], 0] & ~1) | bit
# 将NumPy数组转换回图像
watermarked_img = Image.fromarray(img_array.astype('uint8'))
# 显示嵌入数字水印后的图像
watermarked_img.show()
```
在上面的代码中,我们首先将数字水印转换为二进制格式,然后读取图像文件并将其转换为NumPy数组。接着,我们遍历数字水印的每个比特位,并将其嵌入到图像像素值中。最后,我们将NumPy数组转换回图像,并显示嵌入数字水印后的图像。
当然,这只是一个简单的示例,实际上,数字水印的嵌入和提取算法会更加复杂和高级。
自适应的图像数字水印算法Python
以下是一个基于Python的自适应图像数字水印算法的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 定义图像块大小和水印长度
block_size = 8
watermark_len = 32
# 读入原始图像和水印
img = cv2.imread('lena.png')
watermark = np.random.randint(0, 2, watermark_len)
# 对原始图像进行分块
h, w, c = img.shape
blocks_h = h // block_size
blocks_w = w // block_size
blocks_num = blocks_h * blocks_w
img_blocks = np.zeros((blocks_num, block_size, block_size, c), dtype=np.uint8)
for i in range(blocks_h):
for j in range(blocks_w):
img_blocks[i * blocks_w + j] = img[i * block_size:(i + 1) * block_size, j * block_size:(j + 1) * block_size]
# 对每个图像块进行变换和嵌入
for i in range(blocks_num):
block = img_blocks[i].astype(np.float32)
# 进行DCT变换
block_dct = cv2.dct(block)
# 获取变换系数的均值和标准差
mean = np.mean(block_dct)
std = np.std(block_dct)
# 确定最佳嵌入位置
max_psnr = 0
best_pos = 0
for pos in range(block_size * block_size - watermark_len):
# 嵌入水印
block_dct_copy = block_dct.copy().reshape((-1,))
block_dct_copy[pos:pos + watermark_len] += (2 * watermark - 1) * std
block_dct_copy[block_dct_copy < mean] = mean
block_dct_copy[block_dct_copy > 255] = 255
# 反变换得到水印图像块
block_watermark = cv2.idct(block_dct_copy.reshape((block_size, block_size)))
block_watermark = np.round(block_watermark).astype(np.uint8)
# 计算PSNR
psnr = cv2.PSNR(block, block_watermark)
if psnr > max_psnr:
max_psnr = psnr
best_pos = pos
# 嵌入水印
block_dct_copy = block_dct.copy().reshape((-1,))
block_dct_copy[best_pos:best_pos + watermark_len] += (2 * watermark - 1) * std
block_dct_copy[block_dct_copy < mean] = mean
block_dct_copy[block_dct_copy > 255] = 255
# 反变换得到含有水印的图像块
img_blocks[i] = cv2.idct(block_dct_copy.reshape((block_size, block_size))).astype(np.uint8)
# 合并图像块得到含有水印的图像
img_watermark = np.zeros((h, w, c), dtype=np.uint8)
for i in range(blocks_h):
for j in range(blocks_w):
img_watermark[i * block_size:(i + 1) * block_size, j * block_size:(j + 1) * block_size] = img_blocks[i * blocks_w + j]
# 显示原始图像和含水印的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Watermarked Image', img_watermark)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这个示例代码实现了一个简单的自适应图像数字水印算法,对每个图像块进行DCT变换,并根据变换系数的均值和标准差确定最佳嵌入位置。水印嵌入过程中使用了随机的二进制水印,并且只嵌入了32个比特。在实际应用中,可以根据需要调整水印长度和嵌入位置的确定方法。