logistic映射算法实现图像加密的python代码

下面是使用logistic映射实现图像加密的Python代码：

import numpy as np
from PIL import Image

def logistic_map(x, r):
    return r * x * (1 - x)

def encrypt_image(image_path, key, num_iterations):
    # 读入图像
    img = Image.open(image_path)
    img_array = np.array(img)

    # 初始化logistic映射的种子
    seed = logistic_map(key, 3.999)

    # 对每个像素进行加密
    for i in range(num_iterations):
        # 使用logistic映射生成伪随机数
        seed = logistic_map(seed, 3.999)
        # 将伪随机数转换到像素坐标
        x = int(seed * img_array.shape[0])
        y = int(seed * img_array.shape[1])
        # 对像素值进行异或操作
        img_array[x][y] = np.bitwise_xor(img_array[x][y], int(seed * 255))

    # 保存加密后的图像
    encrypted_img = Image.fromarray(img_array)
    encrypted_img.save('encrypted_image.png')

if __name__ == '__main__':
    encrypt_image('image.png', 0.1, 10000)

上述代码中，logistic_map函数实现了logistic映射算法，用于生成伪随机数。encrypt_image函数接受三个参数：图像路径、加密密钥、迭代次数。在函数内部，首先读入图像并将其转换为numpy数组。然后根据密钥初始化logistic映射的种子，并对每个像素进行加密。在加密过程中，使用logistic映射生成伪随机数，并将伪随机数转换到像素坐标，对像素值进行异或操作。最后，将加密后的图像保存到本地。