Python实现边界跟踪算法的可逆水印可视化项目

资源摘要信息:"该项目是一个完整的Python开发的可逆水印可视化项目，包括源码、项目说明和数据。项目的主要目标是通过边界跟踪算法实现图像中可逆水印的嵌入和提取过程，并通过可视化的方式展示这一过程。项目使用了`opencv`和`QT5`等库，其中`opencv`用于图像处理，`QT5`用于界面展示。 【知识点解析】 1. **边界跟踪算法（Borader Following Algorithm）** 边界跟踪算法是图像处理中的一个基本算法，用于追踪图像中对象的边界。该算法在本项目中用于计算图像边界，并在后续的步骤中用于提取和嵌入水印。该算法涉及图像的灰度转换、阈值计算、边界识别等多个步骤。 2. **可逆水印技术** 可逆水印技术允许在图像中嵌入额外的信息，同时能够在不需要破坏原始图像的情况下，完全恢复图像。这种技术在数字版权管理、数据隐藏等领域有重要应用。 3. **图像嵌入和提取** 在该项目中，图像嵌入是指将秘密信息按照一定的规则嵌入到图像中的过程，而图像提取是指从已嵌入信息的图像中恢复出这些秘密信息的过程。项目实现了基于优先嵌入容量最大的分块顺序来嵌入信息。 4. **信息容量检测与排序** 项目中通过边界优化减少需要传输的图像数量，并对图像进行容量检测与排序，以确定哪些图像块最适合嵌入信息。 5. **可视化展示** 项目使用`QT5`库来进行可视化展示，通过直观的图形界面展示边界追踪和水印嵌入提取的过程。 6. **项目适用人群** 该项目对于计算机相关专业的在校学生、教师以及企业员工都具有较高的学习和借鉴价值。它既可以作为初学者的入门项目，也可以作为课程设计、毕业设计等更深入的学术研究。 7. **二次开发与DIY** 项目还鼓励使用者基于现有代码进行二次开发，实现更多功能或进行个性化定制。 【技术实现细节】 - **图像读取和格式要求** 使用`opencv`库读取的原始图片格式为`numpy`三维数组，分别代表长、宽、RGB值，类型为`uint8`。 - **边界追踪算法的实现步骤** - 转换为灰度图 - 使用大津算法计算阈值 - 外围填充0像素 - 边界追踪 - 裁剪填充的最外1像素 - **分块切分与信息嵌入** - 将图像分割为若干部分（如ABC三块） - 根据容量检测排序各部分 - 传输图像时，将除目标块外的其余部分透明度设为0 - **信息提取** - 提取方接收嵌入后的图片和标记信息 - 再次进行边界追踪 - 根据标记信息和峰值、最小点还原秘密信息 【运行环境要求】 为保证项目的稳定运行，建议在下载解压后不要使用中文作为项目名字和项目路径，避免出现解析错误。并且，确保安装了指定版本的`opencv-python`和`pyqt5`库。 【使用指南】 - 安装必要的Python库： ```shell pip install opencv-python==*.*.*.** pip install pyqt5==5.15.1 ``` - 运行项目源码，按照项目说明进行操作。 【备注信息】 项目中的文件列表包含了多个文件，如`lena_gray.bmp`为测试图片，`binary_with_border.csv`和`after_border_following.csv`可能用于存储边界追踪过程中的中间数据，`项目说明.md`详细描述了项目细节和使用方法，`Border_following.py`、`capacity_calculating.py`和`start.py`等文件包含了项目的核心代码逻辑。 【总结】 本项目提供了一个实践性强、可操作的学习平台，适用于多个计算机相关专业领域，既能帮助初学者入门，也能为专业人士提供进一步研究的基础。通过该项目，用户可以深入理解边界跟踪算法、可逆水印技术和图像处理的全过程。