python实现LSB原理的图像隐写

LSB（Least Significant Bit）是一种简单的图像隐写术，其原理是将需要隐藏的信息按照二进制的方式嵌入到图片的最低有效位，从而达到隐蔽的目的。下面是Python实现LSB原理的图像隐写的方法：

首先，我们需要安装Pillow库，它是Python图像处理库。

pip install pillow

接下来，我们需要导入Pillow库并打开需要进行隐写的图片：

from PIL import Image

# 打开图片
im = Image.open("test.png")

然后，我们需要将需要隐藏的信息转换为二进制，并将其嵌入到图片的最低有效位中：

# 将需要隐藏的信息转换为二进制
binary = ''.join(format(ord(i), '08b') for i in "Hello World")

# 将信息嵌入到图片最低位中
pixels = im.load()
width, height = im.size
index = 0
for row in range(height):
    for col in range(width):
        r, g, b = pixels[col, row]
        if index < len(binary):
            pixels[col, row] = (r & 254 | int(binary[index]), g & 254 | int(binary[index + 1]), b & 252 | int(binary[index + 2]))
            index += 3
            if index >= len(binary):
                break
    if index >= len(binary):
        break

最后，我们需要保存修改后的图片：

# 保存图片
im.save("test_with_hidden_message.png")

完整代码如下：

from PIL import Image

# 打开图片
im = Image.open("test.png")

# 将需要隐藏的信息转换为二进制
binary = ''.join(format(ord(i), '08b') for i in "Hello World")

# 将信息嵌入到图片最低位中
pixels = im.load()
width, height = im.size
index = 0
for row in range(height):
    for col in range(width):
        r, g, b = pixels[col, row]
        if index < len(binary):
            pixels[col, row] = (r & 254 | int(binary[index]), g & 254 | int(binary[index + 1]), b & 252 | int(binary[index + 2]))
            index += 3
            if index >= len(binary):
                break
    if index >= len(binary):
        break

# 保存图片
im.save("test_with_hidden_message.png")

注意：该方法只适用于隐写信息较少的情况，如果需要隐写大量信息，建议使用其他更加复杂的隐写算法。