詳解如何使用Python隱藏圖像中的數(shù)據(jù)
隱寫術(shù)是在任何文件中隱藏秘密數(shù)據(jù)的藝術(shù)。
秘密數(shù)據(jù)可以是任何格式的數(shù)據(jù),如文本甚至文件。簡而言之,隱寫術(shù)的主要目的是隱藏任何文件(通常是圖像、音頻或視頻)中的預(yù)期信息,而不實際改變文件的外觀,即文件外觀看起來和以前一樣。
在這篇文章中,我們將重點學(xué)習(xí)基于圖像的隱寫術(shù),即在圖像中隱藏秘密數(shù)據(jù)。
但在深入研究之前,讓我們先看看圖像由什么組成:
1.像素是圖像的組成部分。
2.每個像素包含三個值:(紅色、綠色、藍色)也稱為 RGB 值。
3.每個 RGB 值的范圍從 0 到 255。
現(xiàn)在,讓我們看看如何將數(shù)據(jù)編碼和解碼到我們的圖像中。
編碼
有很多算法可以用來將數(shù)據(jù)編碼到圖像中,實際上我們也可以自己制作一個。在這篇文章中使用的一個很容易理解和實現(xiàn)的算法。
算法如下:
1.對于數(shù)據(jù)中的每個字符,將其 ASCII 值轉(zhuǎn)換為 8 位二進制 [1]。
2.一次讀取三個像素,其總 RGB 值為 3*3=9 個。前八個 RGB 值用于存儲一個轉(zhuǎn)換為 8 位二進制的字符。
3.比較相應(yīng)的RGB值和二進制數(shù)據(jù)。如果二進制數(shù)字為 1,則 RGB 值將轉(zhuǎn)換為奇數(shù),否則為偶數(shù)。
4.第 9 個值確定是否應(yīng)該讀取更多像素。如果有更多數(shù)據(jù)要讀取,即編碼或解碼,則第 9 個像素變?yōu)榕紨?shù);否則,如果我們想停止進一步讀取像素,那就讓它變得奇數(shù)。
重復(fù)這個過程,直到所有數(shù)據(jù)都被編碼到圖像中。
例子
假設(shè)要隱藏的消息是‘Hii’。
消息是三個字節(jié),因此,對數(shù)據(jù)進行編碼所需的像素為 3 x 3 = 9??紤]一個 4 x 3 的圖像,總共有 12 個像素,這足以對給定的數(shù)據(jù)進行編碼。
[(27, 64, 164), (248, 244, 194), (174, 246, 250), (149, 95, 232),
(188, 156, 169), (71, 167, 127), (132, 173, 97), (113, 69, 206),
(255, 29, 213), (53, 153, 220), (246, 225, 229), (142, 82, 175)]
第 1 步
H 的 ASCII 值為 72 ,其二進制等效值為 01001000 。
第 2 步
讀取前三個像素。
(27, 64, 164), (248, 244, 194), (174, 246, 250)
第 3 步
現(xiàn)在,將像素值更改為奇數(shù)為 1,偶數(shù)為 0,就像在二進制等效數(shù)據(jù)中一樣。
例如,第一個二進制數(shù)字是0,第一個 RGB 值是 27 ,它需要轉(zhuǎn)換為偶數(shù),這意味著 26 。類似地,64 被轉(zhuǎn)換為 63 因為下一個二進制數(shù)字是1 所以 RGB 值應(yīng)該是奇數(shù)。
因此,修改后的像素為:
(26, 63, 164), (248, 243, 194), (174, 246, 250)
第4步
由于我們必須對更多數(shù)據(jù)進行編碼,因此最后一個值應(yīng)該是偶數(shù)。同樣,i可以在這個圖像中進行編碼。
通過執(zhí)行 +1 或 -1 使像素值成為奇數(shù)/偶數(shù)時,我們應(yīng)該注意二進制條件。即像素值應(yīng)大于或等于 0 且小于或等于 255 。
新圖像將如下所示:
[(26, 63, 164), (248, 243, 194), (174, 246, 250), (148, 95, 231),
(188, 155, 168), (70, 167, 126), (132, 173, 97), (112, 69, 206),
(254, 29, 213), (53, 153, 220), (246, 225, 229), (142, 82, 175)]
解碼
對于解碼,我們將嘗試找到如何逆轉(zhuǎn)之前我們用于數(shù)據(jù)編碼的算法。
1.同樣,一次讀取三個像素。前 8 個 RGB 值為我們提供了有關(guān)機密數(shù)據(jù)的信息,第 9 個值告訴我們是否繼續(xù)前進。
2.對于前八個值,如果值為奇數(shù),則二進制位為 1 ,否則為 0 。
3.這些位連接成一個字符串,每三個像素,我們得到一個字節(jié)的秘密數(shù)據(jù),這意味著一個字符。
4.現(xiàn)在,如果第 9 個值是偶數(shù),那么我們繼續(xù)一次讀取三個像素,否則,我們停止。
例如
讓我們開始一次讀取三個像素。
考慮我們之前編碼的圖像。
[(26, 63, 164), (248, 243, 194), (174, 246, 250), (148, 95, 231),
(188, 155, 168), (70, 167, 126), (132, 173, 97), (112, 69, 206),
(254, 29, 213), (53, 153, 220), (246, 225, 229), (142, 82, 175)]
第1步
我們首先讀取三個像素:
[(26, 63, 164), (248, 243, 194), (174, 246, 250)
第2步
讀取第一個值:26,它是偶數(shù),因此二進制位是 0 。類似地,對于 63 ,二進制位是 1 ,對于 164 它是 0 。這個過程一直持續(xù)到 8 個 RGB 值。
第 3 步
將所有二進制值連接后,我們最終得到二進制值:01001000。最終的二進制數(shù)據(jù)對應(yīng)于十進制值 72,在 ASCII 中,它代表字符 H 。
第 4 步
由于第 9 個值是偶數(shù),我們重復(fù)上述步驟。當(dāng)遇到的第 9 個值是奇數(shù)時,我們停止。
結(jié)果,我們得到了原始信息,即 Hii 。
上述算法的 Python 程序如下:
# Python program implementing Image Steganography # PIL module is used to extract # pixels of image and modify it from PIL import Image # Convert encoding data into 8-bit binary # form using ASCII value of characters def genData(data): # list of binary codes # of given data newd = [] for i in data: newd.append(format(ord(i), '08b')) return newd # Pixels are modified according to the # 8-bit binary data and finally returned def modPix(pix, data): datalist = genData(data) lendata = len(datalist) imdata = iter(pix) for i in range(lendata): # Extracting 3 pixels at a time pix = [value for value in imdata.__next__()[:3] + imdata.__next__()[:3] + imdata.__next__()[:3]] # Pixel value should be made # odd for 1 and even for 0 for j in range(0, 8): if (datalist[i][j] == '0' and pix[j]% 2 != 0): pix[j] -= 1 elif (datalist[i][j] == '1' and pix[j] % 2 == 0): if(pix[j] != 0): pix[j] -= 1 else: pix[j] += 1 # pix[j] -= 1 # Eighth pixel of every set tells # whether to stop ot read further. # 0 means keep reading; 1 means thec # message is over. if (i == lendata - 1): if (pix[-1] % 2 == 0): if(pix[-1] != 0): pix[-1] -= 1 else: pix[-1] += 1 else: if (pix[-1] % 2 != 0): pix[-1] -= 1 pix = tuple(pix) yield pix[0:3] yield pix[3:6] yield pix[6:9] def encode_enc(newimg, data): w = newimg.size[0] (x, y) = (0, 0) for pixel in modPix(newimg.getdata(), data): # Putting modified pixels in the new image newimg.putpixel((x, y), pixel) if (x == w - 1): x = 0 y += 1 else: x += 1 # Encode data into image def encode(): img = input("Enter image name(with extension) : ") image = Image.open(img, 'r') data = input("Enter data to be encoded : ") if (len(data) == 0): raise ValueError('Data is empty') newimg = image.copy() encode_enc(newimg, data) new_img_name = input("Enter the name of new image(with extension) : ") newimg.save(new_img_name, str(new_img_name.split(".")[1].upper())) # Decode the data in the image def decode(): img = input("Enter image name(with extension) : ") image = Image.open(img, 'r') data = '' imgdata = iter(image.getdata()) while (True): pixels = [value for value in imgdata.__next__()[:3] + imgdata.__next__()[:3] + imgdata.__next__()[:3]] # string of binary data binstr = '' for i in pixels[:8]: if (i % 2 == 0): binstr += '0' else: binstr += '1' data += chr(int(binstr, 2)) if (pixels[-1] % 2 != 0): return data # Main Function def main(): a = int(input(":: Welcome to Steganography ::\n" "1. Encode\n2. Decode\n")) if (a == 1): encode() elif (a == 2): print("Decoded Word : " + decode()) else: raise Exception("Enter correct input") # Driver Code if __name__ == '__main__' : # Calling main function main()
程序中使用的模塊是 PIL ,它代表Python 圖像庫,它使我們能夠在 Python 中對圖像執(zhí)行操作。
程序執(zhí)行
數(shù)據(jù)編碼
數(shù)據(jù)解碼
輸入圖像
輸出圖像
局限性
該程序可能無法對 JPEG 圖像按預(yù)期處理,因為 JPEG 使用有損壓縮,這意味著修改像素以壓縮圖像并降低質(zhì)量,因此會發(fā)生數(shù)據(jù)丟失。
參考
- https://www.geeksforgeeks.org/program-decimal-binary-conversion/
- https://www.geeksforgeeks.org/working-images-python/
- https://dev.to/erikwhiting88/let-s-hide-a-secret-message-in-an-image-with-python-and-opencv-1jf5
- A code along with the dependencies can be found here: https://github.com/goelashwin36/image-steganography
到此這篇關(guān)于詳解如何使用Python隱藏圖像中的數(shù)據(jù)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python隱藏圖像數(shù)據(jù)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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