使用python编程实现载体图像由RGB转化为灰度图最后保存为灰度图片，通过离散小波变换将水印信息按照一定的规则嵌入到载体图像的像素值的最低有效位中，通过相同的规则分析载体图像的像素值，结合离散小波变换从载体图像中提取水印信息，使用cv库

要使用Python和OpenCV (cv2) 库将RGB图像转换为灰度图像并进行离散小波变换（DWT）嵌入水印，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，确保已经安装了`opencv-python`库，如果没有安装，可以通过pip进行安装：

   pip install opencv-python

2. 导入库并读取RGB图像：

   import cv2
   import numpy as np

   # 加载RGB图像
   img_path = 'path_to_your_image.jpg'  # 替换为实际文件路径
   original_img = cv2.imread(img_path)
   if original_img is None:
       print("Image not found.")
   else:
       b, g, r = cv2.split(original_img)  # 分离BGR通道

3. 将RGB图像转换为灰度图像：

   gray_img = cv2.cvtColor(original_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

4. 对灰度图像进行离散小波变换（这里使用Haar小波为例）：

   wavedata = cv2.dwt(gray_img, cv2.DWT_COMPLEX, wavelist=cv2.wavedec2(gray_img, level=1))  # 基于Haar小波的一级分解

5. 创建一个嵌入水印的掩码（例如，使用简单的二进制数据）：

   watermark_data = ...  # 这里替换成你的水印二进制数据
   watermark_mask = np.zeros_like(wavedata[0], dtype=np.int8)
   watermark_mask[:, :] = watermark_data

6. 将水印数据嵌入到最低有效位（LSB）：

   for i in range(2):
       wavedata[i] = wavedata[i] & ~watermark_mask | (wavedata[i] & watermark_mask).astype(np.uint16)

7. 恢复图像并保存：

   reconstructed_img = cv2.idwt(wavedata, wavelet=cv2.DWT_COMPLEX)
   # 将结果还原为整数类型，因为小数部分可能会影响图像质量
   reconstructed_img = np.round(reconstructed_img).astype(np.uint8)

   # 保存灰度图像
   output_path = 'output_gray_image.jpg'
   cv2.imwrite(output_path, reconstructed_img)