詳解如何使用Python隱藏圖像中的數據

隱寫術是在任何文件中隱藏秘密數據的藝術。
秘密數據可以是任何格式的數據,如文本甚至文件。簡而言之,隱寫術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,我們將重點學習基于圖像的隱寫術,即在圖像中隱藏秘密數據。
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。
現在,讓我們看看如何將數據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據編碼到圖像中,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的算法。
算法如下:
1.對于數據中的每個字符,將其 ASCII 值轉換為 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 值用于存儲一個轉換為 8 位二進制的字符。
3.比較相應的RGB值和二進制數據。如果二進制數字為 1,則 RGB 值將轉換為奇數,否則為偶數。
4.第 9 個值確定是否應該讀取更多像素。如果有更多數據要讀取,即編碼或解碼,則第 9 個像素變?yōu)榕紨?;否則,如果我們想停止進一步讀取像素,那就讓它變得奇數。
重復這個過程,直到所有數據都被編碼到圖像中。
例子
假設要隱藏的消息是‘Hii’。
消息是三個字節(jié),因此,對數據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,這足以對給定的數據進行編碼。
[(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
現在,將像素值更改為奇數為 1,偶數為 0,就像在二進制等效數據中一樣。
例如,第一個二進制數字是0,第一個 RGB 值是 27 ,它需要轉換為偶數,這意味著 26 。類似地,64 被轉換為 63 因為下一個二進制數字是1 所以 RGB 值應該是奇數。
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據進行編碼,因此最后一個值應該是偶數。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/偶數時,我們應該注意二進制條件。即像素值應大于或等于 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之前我們用于數據編碼的算法。
1.同樣,一次讀取三個像素。前 8 個 RGB 值為我們提供了有關機密數據的信息,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,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)的秘密數據,這意味著一個字符。
4.現在,如果第 9 個值是偶數,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,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。最終的二進制數據對應于十進制值 72,在 ASCII 中,它代表字符 H 。
第 4 步
由于第 9 個值是偶數,我們重復上述步驟。當遇到的第 9 個值是奇數時,我們停止。
結果,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

數據編碼

數據解碼
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量,因此會發(fā)生數據丟失。
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
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