用python写一个LSB连续嵌入算法

在Python中，我们可以使用PIL库（Pillow）来实现一个简单的LSB（Least Significant Bit）连续嵌入算法。下面是一个基础的示例，假设我们有一个待隐藏的字符串和一张图像：

from PIL import Image
import numpy as np

# 定义一个隐藏消息和图像路径
message = 'Hello, World!'
image_path = 'example.jpg'

def embed_lsb(image_path, message):
    # 加载图像并转换为灰度模式
    img = Image.open(image_path).convert('L')
    pixels = list(img.getdata())

    # 将消息转换为二进制并按字节分割
    binary_message = ''.join(format(ord(char), '08b') for char in message)
    
    # 按字节逐个替换LSB
    i = 0
    for pixel in pixels:
        if i < len(binary_message):
            bit = int(binary_message[i])
            pixel &= ~1 # 取反1位
            pixel |= bit << 7 # 写入新的LSB
            i += 1
        else:
            break  # 如果消息结束，剩余部分保持不变

    # 把像素数据放回图像
    new_pixels = tuple([int(pixel) for pixel in pixels])
    modified_image = Image.frombytes('L', img.size, bytes(new_pixels))

    # 保存修改后的图像
    modified_image.save('embedded_' + image_path)

embed_lsb(image_path, message)

这个脚本会将`message`中的字符按照ASCII码转换成二进制，并将其一个一个地插入图像的每个像素的最低有效位。请注意这只是一个基本示例，实际应用中可能会需要考虑更多因素如图像压缩、加密等以提高安全性。