写一个批量化使用lsb算法嵌入水印的函数
时间: 2024-03-24 08:36:16 浏览: 108
基于LSB的水印算法
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好的,下面是一个批量化使用LSB算法嵌入水印的Python函数:
```python
from PIL import Image
def lsb_encode_batch(images, watermark, bit=2):
"""
批量LSB算法嵌入水印
:param images: 图像列表,每个元素为PIL Image对象
:param watermark: 水印文本,字符串类型
:param bit: 嵌入水印所用的最低比特位数,默认为2
:return: 嵌入水印后的图像列表,每个元素为PIL Image对象
"""
# 将水印文本转为二进制字符串
watermark_bits = ''.join([bin(ord(c)).replace('0b', '').rjust(8, '0') for c in watermark])
# 批量嵌入水印
encoded_images = []
for img in images:
# 将水印长度信息嵌入图像中
img_array = img.load()
width, height = img.size
img_array[0, 0] = (width, height, len(watermark_bits))
# 将水印内容嵌入图像中
bits_encoded = 0
for x in range(width):
for y in range(height):
# 跳过图像头部
if x == 0 and y == 0:
continue
# 获取像素RGB值的LSB
r, g, b = [bin(img_array[x, y][i]).replace('0b', '').rjust(8, '0') for i in range(3)]
r_bit, g_bit, b_bit = [int(c[bit]) for c in (r, g, b)]
# 将水印信息嵌入LSB
if bits_encoded < len(watermark_bits):
r_bit = int(watermark_bits[bits_encoded])
bits_encoded += 1
if bits_encoded < len(watermark_bits):
g_bit = int(watermark_bits[bits_encoded])
bits_encoded += 1
if bits_encoded < len(watermark_bits):
b_bit = int(watermark_bits[bits_encoded])
bits_encoded += 1
# 更新像素RGB值
img_array[x, y] = (int(r[:-1] + str(r_bit), 2),
int(g[:-1] + str(g_bit), 2),
int(b[:-1] + str(b_bit), 2))
encoded_images.append(img)
return encoded_images
```
该函数的输入参数为图像列表、水印文本和最低比特位数,返回值为嵌入水印后的图像列表。在函数中,首先将水印文本转为二进制字符串。然后,批量遍历图像列表,将每个图像的尺寸信息和水印长度信息嵌入图像头部。接着,按照LSB算法,将水印信息嵌入图像中。最后,将嵌入水印后的图像加入到结果列表中。
需要注意的是,由于LSB算法嵌入水印会改变图像像素的最低比特位,因此在图像压缩、格式转换等操作时,可能会导致水印丢失或失真。在实际使用时,需要根据具体情况选择合适的算法和参数来嵌入水印。
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