发布时间:2024-05-23 15:01
OpenCV 例程200篇 总目录
数字水印,是指将特征信息嵌入音频、图像或是视频等数字信号中。
数字水印分为明水印和盲水印(blind watermark)。明水印包含的信息在观看图像或视频时可以看到。盲水印是以数字数据的方式嵌入图像中,在一般条件下是看不到的,需要特殊处理后才能提取到水印信息。盲水印也称为隐藏式水印,可以实现信息隐藏、版权认证、身份认证、数字签名等功能。
最低有效位(Least significant bit)盲水印,是最简单方便的盲水印实现方法。该方法的原理是将数字水印信息保存为二值图像,嵌入到原始图像的最低位,即将原始图像的最低有效位替换为水印图像。
以 8 位灰度图像为例,原始图像中像素点 P 的灰度值由 8 位二进制数 ( p 7 , p 6 , . . . , p 1 , p 0 ) (p_7, p_6,...,p_1,p_0) (p7,p6,...,p1,p0) 表示,二值水印图像中像素点的像素值由 1 位二进制数 b 0 b_0 b0 表示。用水印图像的像素值 b 0 b_0 b0 替换原始图像的最低有效位 p 0 p_0 p0,就得到嵌入水印的 8 位二进制数 ( p 7 , p 6 , . . . , p 1 , b 0 ) (p_7, p_6,...,p_1,b_0) (p7,p6,...,p1,b0)。
提取盲水印的过程与嵌入水印相反,从嵌入水印的原始图像 8 位二进制数 ( p 7 , p 6 , . . . , p 1 , b 0 ) (p_7, p_6,...,p_1,b_0) (p7,p6,...,p1,b0) 中,分离最低有效位 b 0 b_0 b0 生成水印图像。
提取盲水印的过程,则是对于嵌入水印的原始图像,将 8 位二进制数 ( p 7 , p 6 , . . . , p 1 , b 0 ) (p_7, p_6,...,p_1,b_0) (p7,p6,...,p1,b0) 的最低有效位置零。
# A4.10 在灰度图像嵌入数字盲水印
img = cv.imread("../images/imgLena.tif", 0) # 加载原始图片,单通道
watermark = cv.imread("../images/logoCV.png", 0) # # 加载水印图片,单通道
markResize = cv.resize(watermark, img.shape[:2]) # 调整图片尺寸与 img 大小相同
_, binary = cv.threshold(markResize, 175, 1, cv.THRESH_BINARY) # 0/1 二值图像
# 对原始图像嵌入水印
# img (g7,g6,...g1,0) AND 254(11111110) -> imgH7: (g7,g6,...g1,0)
imgH7 = cv.bitwise_and(img, 254) # 按位与运算,图像最低位 LSB=0
# imgH7: (g7,g6,...g1,0) OR b -> imgMark: (g7,g6,...g1,b)
imgMark = cv.bitwise_or(imgH7, binary) # (g7,g6,...g1,b)
# 从嵌入水印图像中提取水印
# extract = np.mod(imgMark, 2) # 模运算,取图像的最低位 LSB
extract = cv.bitwise_and(imgMark, 1) # 按位与运算,取图像的最低位 LSB
plt.figure(figsize=(9, 6))
plt.subplot(221), plt.title("original gray"), plt.axis('off')
plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.subplot(222), plt.title("watermark"), plt.axis('off')
plt.imshow(binary, cmap='gray')
plt.subplot(223), plt.title("embedding watermark"), plt.axis('off')
plt.imshow(imgMark, cmap='gray')
plt.subplot(224), plt.title("extracted watermark"), plt.axis('off')
plt.imshow(extract, cmap='gray')
plt.tight_layout()
plt.show()
把彩色图像的各个通道分离处理,可以嵌入相同内容的数字水印,也可以嵌入不同内容的数字水印。
# A4.12 在彩色图像各通道嵌入不同内容的数字盲水印
img = cv.imread("../images/imgLena.tif", 1) # 加载原始图片,单通道
# 加载或生成水印信息
watermark = cv.imread("../images/logoCV.png", 0) # # 加载水印图片,单通道
markResize = cv.resize(watermark, img.shape[:2]) # 调整图片尺寸与 img 大小相同
_, binary = cv.threshold(markResize, 175, 1, cv.THRESH_BINARY) # 0/1 二值图像
mark1 = np.ones(img.shape[:2], np.uint8)
cv.putText(mark1, str(np.datetime64('today')), (50, 100), cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, 0, 2)
cv.putText(mark1, str(np.datetime64('now')), (50, 150), cv.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 1, 0)
mark2 = np.ones(img.shape[:2], np.uint8)
cv.putText(mark2, "200 examples for OpenCV", (50, 300), cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, 0, 2)
cv.putText(mark2, "Copyright@youcans, 2022", (50, 350), cv.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 1, 0)
# 对原始图像嵌入水印
# img: (g7,g6,...g1,0) -> imgH7: (g7,g6,...g1,0)
imgH7 = (img >> 1) << 1 # 右移->左移,图像最低位 LSB=0
# imgH7: (g7,g6,...g1,0) OR b -> imgMark: (g7,g6,...g1,b)
# 对各通道分别插入数字水印 binary,mark1,mark2
b = cv.bitwise_or(imgH7[:, :, 0], binary) # (g7,g6,...g1,b)
g = cv.bitwise_or(imgH7[:, :, 1], mark1) # (g7,g6,...g1,m1)
r = cv.bitwise_or(imgH7[:, :, 2], mark2) # (g7,g6,...g1,m2)
imgMark = cv.merge([b, g, r])
# # 从嵌入水印图像中提取水印
b, g, r = cv.split(imgMark) # 拆分为 BGR 独立通道
bMark = cv.bitwise_and(b, 1) # 按位与运算,取 B 通道的最低位 LSB
gMark = cv.bitwise_and(g, 1) # 按位与运算,取 G 通道的最低位 LSB
rMark = cv.bitwise_and(r, 1) # 按位与运算,取 R 通道的最低位 LSB
plt.figure(figsize=(9, 6))
plt.subplot(231), plt.title("original gray"), plt.axis('off')
plt.imshow(cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB))
plt.subplot(232), plt.title("watermark"), plt.axis('off')
plt.imshow(binary, cmap='gray')
plt.subplot(233), plt.title("embedding watermark"), plt.axis('off')
plt.imshow(cv.cvtColor(imgMark, cv.COLOR_BGR2RGB))
plt.subplot(234), plt.title("watermark ch-B"), plt.axis('off')
plt.imshow(bMark, cmap='gray')
plt.subplot(235), plt.title("watermark ch-G"), plt.axis('off')
plt.imshow(gMark, cmap='gray')
plt.subplot(236), plt.title("watermark ch-R"), plt.axis('off')
plt.imshow(mark2, cmap='gray')
plt.show()
【本节完】
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218. 多行倾斜文字水印
219. 添加数字盲水印