python实现 lsb算法

LSB（最低有效位）算法是一种隐写术中常用的算法，可以用于在数字图像中隐藏秘密信息。Python语言提供了一种简单而灵活的方式来实现LSB算法。

在Python中，可以通过PIL（Python Imaging Library）库来操作图像。首先，需要安装PIL库，并导入相关的模块：

pip install Pillow
from PIL import Image

然后，可以使用以下代码来实现LSB算法的图像隐藏：

def hide_message(image_path, message):
    # 打开图像
    image = Image.open(image_path)
    # 转换为RGB模式
    image = image.convert("RGB")
    # 获取图像像素数据
    pixel_data = image.load()

    message_bytes = bytes(message, 'utf-8')
    message_length = len(message_bytes)

    index = 0
    # 遍历图像像素
    for i in range(image.size[0]):
        for j in range(image.size[1]):
            # 获取像素RGB值
            r, g, b = pixel_data[i, j]
            # 将消息隐藏在像素最低有效位中
            if index < message_length:
                pixel_data[i, j] = r & 0xFE | ((message_bytes[index] >> 7) & 1), \
                                   g & 0xFE | ((message_bytes[index] >> 6) & 1), \
                                   b & 0xFE | ((message_bytes[index] >> 5) & 1)
                index += 1

    # 保存修改后的图像
    image.save("hidden_image.png")

def reveal_message(image_path):
    # 打开图像
    image = Image.open(image_path)
    # 转换为RGB模式
    image = image.convert("RGB")
    # 获取图像像素数据
    pixel_data = image.load()

    message_bytes = bytearray()
    index = 0
    # 遍历图像像素
    for i in range(image.size[0]):
        for j in range(image.size[1]):
            # 获取像素RGB值
            r, g, b = pixel_data[i, j]
            # 提取像素最低有效位
            message_bytes.extend(((r & 1) << 7) | ((g & 1) << 6) | ((b & 1) << 5).to_bytes(1, 'big'))
            index += 1

    message = message_bytes.decode('utf-8')
    return message

上述代码中，`hide_message()`函数将秘密消息隐藏在图像的最低有效位中，`reveal_message()`函数从图像中提取并还原隐藏的消息。

使用这些函数，可以实现对图像的LSB隐写操作。