写一个base64转图片的脚本

以下是一个Python脚本，可以将base64编码的图片转换为图片文件：

import base64

def base64_to_image(base64_string, output_file):
    with open(output_file, "wb") as fh:
        fh.write(base64.b64decode(base64_string))

# 示例用法
base64_string = "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAUA...（base64编码的图片数据）"
output_file = "image.png"
base64_to_image(base64_string, output_file)

该脚本定义了一个名为`base64_to_image`的函数，该函数接受两个参数：`base64_string`和`output_file`。`base64_string`是base64编码的图片数据，`output_file`是输出的图片文件名。

在函数内部，我们使用`base64.b64decode`函数将base64编码的字符串解码为二进制数据，并将其写入到指定的输出文件中。

你可以将上述代码保存为一个Python脚本文件，例如`base64_to_image.py`，并在命令行中运行该脚本，例如：

python base64_to_image.py

然后根据提示输入base64编码的图片数据和输出文件名即可。

相关问题

base64转图片脚本

base64转图片的脚本可以根据不同的需求选择不同的实现方式。下面是两种常见的实现方式：

方式一，将图片先通过cv2.imdecode解码，再通过cv2.cvtColor进行颜色空间的转换：

import cv2
import base64
import numpy as np

def base64_to_img(base64_str):
    byte_data = base64.b64decode(base64_str) # 将base64转换为二进制
    encode_image = np.asarray(bytearray(byte_data), dtype="uint8") # 二进制转换为一维数组
    img_array = cv2.imdecode(encode_image, cv2.IMREAD_COLOR) # 用cv2解码为三通道矩阵
    img_array = cv2.cvtColor(img_array, cv2.COLOR_BGR2RGB) # BGR2RGB
    return img_array

方式二，先将图片经过cv2.imencode(".jpg", img_array)进行jpg格式编码，再进行base64编码：

import cv2
import base64
import numpy as np

def base64_to_img(base64_str):
    byte_data = base64.b64decode(base64_str) # 将base64转换为二进制
    encode_image = np.asarray(bytearray(byte_data), dtype="uint8") # 二进制转换为一维数组
    img_array = cv2.imdecode(encode_image, cv2.IMREAD_COLOR) # 用cv2解码为三通道矩阵
    img_array = cv2.cvtColor(img_array, cv2.COLOR_BGR2RGB) # BGR2RGB
    return img_array

以上两种方式都可以将base64编码的图片转换为RGB格式的numpy矩阵。

base64隐写脚本python3

你可以使用Python 3中的base64库来进行base64隐写。下面是一个示例脚本，可以将文本隐藏在图片中：

import base64
from PIL import Image

def hide_text_in_image(image_path, text):
    # 打开图片
    image = Image.open(image_path)
    # 将文本编码为base64
    encoded_text = base64.b64encode(text.encode())
    # 将base64编码的文本转换为字符串
    encoded_text_str = encoded_text.decode()
    # 将文本隐藏在图片的像素值中
    pixels = list(image.getdata())
    pixels_with_text = [(r, g, int(encoded_text_str[i])) for i, (r, g, b) in enumerate(pixels)]
    # 生成新的图片
    new_image = Image.new(image.mode, image.size)
    new_image.putdata(pixels_with_text)
    # 保存新图片
    new_image.save('encoded_image.png')
    print("文本已成功隐藏在图片中！")

def extract_text_from_image(image_path):
    # 打开图片
    image = Image.open(image_path)
    # 获取所有像素值
    pixels = list(image.getdata())
    # 提取隐藏的文本
    encoded_text_str = ''.join([str(b)[-1] for (r, g, b) in pixels])
    # 将字符串解码为base64
    encoded_text = bytes.fromhex(hex(int(encoded_text_str, 2))[2:]).decode()
    # 解码base64并输出文本
    decoded_text = base64.b64decode(encoded_text).decode()
    print("提取的文本为:", decoded_text)

# 隐藏文本
hide_text_in_image('image.png', '这是一个秘密！')

# 提取文本
extract_text_from_image('encoded_image.png')

请注意，这只是一个基本示例，实际应用中可能需要更复杂的技术来隐藏和提取文本。同时，请确保在运行脚本之前已经安装了`Pillow`库，可以通过`pip install Pillow`命令进行安装。