奇异值分解水印嵌入以及水印提取代码

以下是一个简单的奇异值分解水印嵌入以及水印提取的 Python 代码示例：

import cv2
import numpy as np
from scipy.linalg import svd

# 加载图像
img = cv2.imread('test.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 嵌入水印
def embed_watermark(img, watermark, alpha=0.1):
    # 对图像进行奇异值分解
    U, S, V = svd(img)
    # 调整水印大小以适应奇异值矩阵
    watermark = cv2.resize(watermark, (S.shape[0], S.shape[1]))
    # 嵌入水印
    S_watermarked = S + alpha * watermark * np.max(S)
    # 重构图像
    img_watermarked = np.dot(U, np.dot(np.diag(S_watermarked), V))
    # 返回嵌入水印后的图像
    return img_watermarked

# 提取水印
def extract_watermark(img_watermarked, alpha=0.1):
    # 对图像进行奇异值分解
    U, S, V = svd(img_watermarked)
    # 提取水印
    watermark = (S - np.diag(S)) / (alpha * np.max(S))
    # 返回提取的水印
    return watermark

# 加载水印并嵌入到图像中
watermark = cv2.imread('watermark.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img_watermarked = embed_watermark(img, watermark)

# 从嵌入水印的图像中提取水印
extracted_watermark = extract_watermark(img_watermarked)

# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Watermarked Image', img_watermarked)
cv2.imshow('Extracted Watermark', extracted_watermark)
cv2.waitKey(0)

注意，此代码示例仅用于演示目的，并不是一个完整的实现。在实际应用中，需要考虑更多的因素，如水印鲁棒性、加密性等。