解释一下from PIL import Image import hashlib import requests import json import certifi import os image_url = "xxxxxxxx" response = requests.get(image_url) if response.status_code == 200: image_path = 'original_image.jpg' with open(image_path, 'wb') as f: f.write(response.content) owner_info = "XXXXXXX" else: raise Exception("Unable to download image") blockchain_api_url = "XXXXXXXXXXXXXXXXXXX" payload = {"text": owner_info} response = requests.post(blockchain_api_url, data=json.dumps(payload)) if response.status_code == 200: encrypted_data = response.json()["data"] else: raise Exception("Unable to encrypt data using blockchain API") response = requests.get(blockchain_api_url + f"/{encrypted_data}") if response.status_code == 200: decrypted_data = response.json()["text"] else: raise Exception("Unable to decrypt data using blockchain API") def encrypt_image(image_path, key): img = Image.open(image_path).convert('RGB') pixels = img.load() width, height = img.size key = hashlib.sha256(key.encode()).digest() key_parts = [key[i:i+3] for i in range(0, len(key), 3)] for x in range(width): for y in range(height): r, g, b = pixels[x, y] r = r ^ key_parts[x % len(key_parts)][0] g = g ^ key_parts[y % len(key_parts)][1] b = b ^ key_parts[(x+y) % len(key_parts)][2] pixels[x, y] = (r, g, b) img.save(image_path.replace('.jpg', '_encrypted.jpg')) os.environ['REQUESTS_CA_BUNDLE'] = certifi.where() encrypt_image(image_path, decrypted_data)
时间: 2023-06-14 07:04:31 浏览: 67
这是一个Python脚本,用于从指定URL下载一个图片,并将其加密后上传到区块链上。具体流程如下:
1. 导入需要的库:PIL(用于处理图片)、hashlib(用于生成哈希值)、requests(用于发送HTTP请求)、json(用于解析JSON数据)、certifi(用于验证SSL证书)和os(用于操作文件系统)。
2. 从指定的URL下载图片,并将其保存到本地文件系统中。
3. 将图片的所有权信息加密,并将其作为JSON数据发送到区块链API中进行存储。如果加密存储成功,返回加密后的数据;否则抛出异常。
4. 根据加密后的数据,从区块链API中获取解密后的所有权信息。如果解密成功,返回解密后的数据;否则抛出异常。
5. 定义了一个名为encrypt_image的函数,用于将指定的图片文件加密。首先使用PIL库打开图片,然后将其转换为RGB格式,并获取其所有像素点。接着,使用哈希值生成的密钥对每个像素点进行异或操作,将其加密。最后,将加密后的图片保存到本地文件系统中。
6. 设置环境变量,用于验证SSL证书。
7. 调用encrypt_image函数,将指定的图片文件加密并保存到本地文件系统中。
请注意,这个脚本仅用于演示目的。实际使用时,你需要根据自己的需要进行修改和定制。同时,你需要确保使用的区块链API是可靠和安全的。
相关问题
import osimport jsonimport randomimport timefrom PIL import Imageimport csv
这是一个Python代码片段,它导入了一些常用的模块和库。让我为您逐个介绍它们的作用和用法。
1. `import os`:这个模块提供了许多与操作系统交互的函数。您可以使用它来执行文件和目录操作,例如创建、删除、重命名文件或目录,以及获取当前工作目录等。
2. `import json`:这个模块提供了用于处理JSON数据的函数和方法。您可以使用它来解析JSON字符串、将Python对象转换为JSON格式,以及将JSON格式转换为Python对象。
3. `import random`:这个模块提供了生成随机数的函数和方法。您可以使用它来生成随机整数、随机浮点数,以及从列表、元组或字符串中随机选择元素。
4. `import time`:这个模块提供了与时间相关的函数和方法。您可以使用它来获取当前时间、暂停程序执行一段时间、格式化时间等。
5. `from PIL import Image`:这个库是Python Imaging Library的缩写,它提供了处理图像的功能。您可以使用它来打开、保存、调整图像大小、旋转、裁剪、添加滤镜等。
6. `import csv`:这个模块提供了用于读写CSV文件的函数和方法。您可以使用它来读取CSV文件中的数据,以及将数据写入CSV文件。
下面是一个示例代码,演示了如何使用这些模块和库的一些基本功能:
```python
import os
import json
import random
import time
from PIL import Image
import csv
# 使用os模块获取当前工作目录
current_dir = os.getcwd()
print("当前工作目录:", current_dir)
# 使用json模块解析JSON字符串
json_str = '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}'
json_data = json.loads(json_str)
print("姓名:", json_data["name"])
print("年龄:", json_data["age"])
print("城市:", json_data["city"])
# 使用random模块生成随机整数和随机选择元素
random_num = random.randint(1, 10)
print("随机整数:", random_num)
random_element = random.choice(["apple", "banana", "orange"])
print("随机选择的元素:", random_element)
# 使用time模块获取当前时间和暂停程序执行
current_time = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())
print("当前时间:", current_time)
time.sleep(2)
print("程序暂停2秒后继续执行")
# 使用PIL库打开并显示图像
image = Image.open("image.jpg")
image.show()
# 使用csv模块读取CSV文件中的数据
with open("data.csv", "r") as file:
csv_reader = csv.reader(file)
for row in csv_reader:
print(row)
```
import os from torch.utils.data import Dataset from PIL import Image from torchvision import transforms解释
这段代码导入了几个常用的库和模块,并提供了一些常用的功能。
- `import os`:导入了 `os` 模块,用于与操作系统进行交互,例如获取文件路径、创建目录等操作。
- `from torch.utils.data import Dataset`:从 `torch.utils.data` 模块中导入了 `Dataset` 类,用于定义自定义的数据集。
- `from PIL import Image`:从 `PIL` 模块中导入了 `Image` 类,用于处理图像数据。
- `from torchvision import transforms`:从 `torchvision` 模块中导入了 `transforms` 模块,包含了一些常用的图像变换方法,例如裁剪、缩放、翻转等。
这些导入的库和模块提供了一些常用的功能,便于进行文件操作、处理图像数据以及进行数据集的定义和转换。在深度学习中,这些功能通常用于数据预处理、数据加载和数据增强等操作。
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