dct盲水印python代码

在Python中，DCT（离散余弦变换）常用于实现盲水印，因为它能够在不影响图像视觉质量的情况下改变低频区域的系数，而高频区域的系数对于人眼来说感知不明显。以下是使用Python和`scipy`库实现一个简单的DCT盲水印的例子：

from PIL import Image
import numpy as np
from scipy.fftpack import dct

def add_dct_watermark(image_path, watermark):
    # 读取并转换为灰度图
    img = Image.open(image_path).convert('L')
    data = np.array(img)

    # 分割成两部分，高斯模糊处理主图像
    w, h = data.shape
    main_data = data[:w//2, :h//2]
    watermarked_data = data[w//2:, h//2:]
    
    # 对水印进行DCT
    watermark_dct = dct(dct(watermark))

    # 把水印DCT加入到主图像的DCT
    for i in range(len(watermark_dct)):
        main_data[:,i] += watermark_dct[i]

    # 取出DCT的前半部分恢复图像
    watermarked_data = dct(main_data)[:,:len(watermark)]

    # 恢复为灰度图像，并合并
    combined_data = np.hstack((main_data, watermarked_data))
    combined_data = np.vstack((combined_data, np.flip(combined_data, axis=0)))

    # 再次进行IDCT操作并转换回图像
    watermarked_img = dct(np.abs(combined_data)) / len(combined_data)
    watermarked_img = np.uint8(watermarked_img).reshape(h, w, 1)

    return Image.fromarray(watermarked_img)

# 使用示例
watermark = np.random.randint(0, 256, (10, 10)).astype(np.uint8)  # 生成随机水印
result = add_dct_watermark('input_image.jpg', watermark)
result.save('output_watermarked.jpg')