s[:watermark.shape[0], :watermark.shape[1]] += alpha * watermark

这行代码是将水印图像叠加到原始图像上。具体地说，水印图像的大小是 (height, width)，它被加到原始图像的左上角，即原始图像的前 height 行和前 width 列中。alpha 是一个加权因子，它控制了水印图像的透明度。通过调整 alpha 的值，可以控制水印图像的明暗程度，以达到最佳的效果。最后，将叠加后的图像返回给 s。

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# coding=utf-8 import cv2 import numpy as np import random import os from argparse import ArgumentParser ALPHA = 5 def build_parser(): parser = ArgumentParser() parser.add_argument('--original', dest='ori', required=True) parser.add_argument('--image', dest='img', required=True) parser.add_argument('--result', dest='res', required=True) parser.add_argument('--alpha', dest='alpha', default=ALPHA) return parser def main(): parser = build_parser() options = parser.parse_args() ori = options.ori img = options.img res = options.res alpha = options.alpha if not os.path.isfile(ori): parser.error("original image %s does not exist." % ori) if not os.path.isfile(img): parser.error("image %s does not exist." % img) decode(ori,img,res,alpha) def decode(ori_path, img_path, res_path, alpha): ori = cv2.imread(ori_path) img = cv2.imread(img_path) ori_f = np.fft.fft2(ori) img_f = np.fft.fft2(img) height, width = ori.shape[0], ori.shape[1] watermark = (ori_f - img_f) / alpha watermark = np.real(watermark) res = np.zeros(watermark.shape) random.seed(height + width) x = range(height/2) y = range(width) random.shuffle(x) random.shuffle(y) for i in range(height/2): for j in range(width): res[x[i]][y[j]] = watermark[i][j] cv2.imwrite(res_path,res,[int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 100]) if __name__ == '__main__': main()

这段代码是一个 Python 脚本，用于实现 CTF 相关的盲水印技术。它使用 OpenCV 库和 NumPy 库来处理图像和数据，可以将一个原始图像和一个待盲水印的图像作为输入，输出一个包含水印信息的图像。具体来说，它实现了以下步骤：

1. 读取原始图像和待盲水印的图像。
2. 对两个图像进行 FFT 变换，得到频域图像。
3. 从频域图像中计算出水印信息。
4. 将水印信息随机嵌入到一个和原始图像大小一样的图像中。
5. 将嵌入了水印信息的图像保存到指定路径。

其中，alpha 参数是控制水印强度的一个系数，可以通过命令行参数指定。如果执行该脚本时没有指定参数，将使用默认值 ALPHA = 5。