Opencv学习笔记 - 频域手段添加盲水印

频域添加数字水印的方法，是指通过某种变换手段（傅里叶变换，离散余弦变换，小波变换等）将图像变换到频域（小波域），在频域对图像添加水印，再通过逆变换，将图像转换为空间域。相对于空域手段，频域手段隐匿性更强，抗攻击性更高。

代码使用OpenCvSharp / c#实现

添加水印：

// 读取图像并获取b通道
string filename = @"C:\Users\xiaomao\Desktop\123.png";
Mat origin = Cv2.ImRead(filename, ImreadModes.Color);
Mat[] arr = origin.Split();
Mat image = arr[0];// 将输入图像扩大到最佳尺寸
Mat padded = new Mat();
int m = Cv2.GetOptimalDFTSize(image.Rows);
int n = Cv2.GetOptimalDFTSize(image.Cols);
Cv2.CopyMakeBorder(image, padded, 0, m - image.Rows, 0, n - image.Cols, BorderTypes.Constant, Scalar.All(0));Mat temp = new Mat();
padded.ConvertTo(temp, MatType.CV_32F);
Mat[] planes = new Mat[] { temp, Mat.Zeros(padded.Size(), MatType.CV_32F) };
Mat complexImage = new Mat();
// 吧一个zeros通道和扩展通道合并在一起
Cv2.Merge(planes, complexImage);// 进行傅里叶变换
Cv2.Dft(complexImage, complexImage);Cv2.PutText(complexImage, "happy family", new OpenCvSharp.Point(50, 50), HersheyFonts.HersheyComplex, 1.5, Scalar.All(0), 6);// 将DFT实数和虚数部分变换成幅值
Cv2.Split(complexImage, out planes);// planes[0]为DFT变换结果的实部，planes[1]为虚部
Cv2.Magnitude(planes[0], planes[1], planes[0]);// 如此planes[0]存储的幅值大小Mat magImage = planes[0];// 将幅值转换到对数空间
magImage += Scalar.All(1);
Cv2.Log(magImage, magImage);// 如果图像的尺寸是奇数的话对图像进行裁剪并重新排列
magImage = new Mat(magImage, new Rect(0, 0, magImage.Cols & -2, magImage.Rows & -2));// 重新排列Fourier图像的象限，使得图像的中心在象限的原点
int cx = magImage.Cols / 2;
int cy = magImage.Rows / 2;Mat q0 = new Mat(magImage, new Rect(0, 0, cx, cy));  // 左上
Mat q1 = new Mat(magImage, new Rect(cx, 0, cx, cy));  // 右上
Mat q2 = new Mat(magImage, new Rect(0, cy, cx, cy));  // 左下
Mat q3 = new Mat(magImage, new Rect(cx, cy, cx, cy));     // 右下Mat tmp = new Mat();    //交换象限 (左上与右下交换)
q0.CopyTo(tmp);
q3.CopyTo(q0);
tmp.CopyTo(q3);//交换象限 (右上与左下)
q1.CopyTo(tmp);
q2.CopyTo(q1);
tmp.CopyTo(q2);// 将幅度矩阵转化为0~1之间的浮点型数据方便显示
Cv2.Normalize(magImage, magImage, 0, 1, NormTypes.MinMax);// 将32fc1的图片转为，8UC1, 0-1重新映射到0-255，为了显示
Mat temp1 = new Mat();
magImage.ConvertTo(temp1, MatType.CV_8UC1, 255);
Cv2.ImShow("spectrum magnitude", temp1);//傅里叶逆变换
Mat outMat = new Mat();
Cv2.Idft(complexImage, outMat, DftFlags.Scale | DftFlags.RealOutput);//合并回原图
outMat.ConvertTo(outMat, MatType.CV_8UC1);
arr[0] = new Mat(outMat, new Rect(0, 0, 894, 630));//.Resize(new OpenCvSharp.Size(894, 630));
Mat dst = new Mat(image.Size(), MatType.CV_8UC3);
Cv2.Merge(arr, dst);//输出并保存图片
Cv2.ImShow("outMat", dst);
Cv2.ImWrite(@"C:\Users\xiaomao\Desktop\20210927102553.jpg", dst);

左侧是原图，右侧是添加水印后的图，看不出来差别。

查看水印：

// 读取添加过水印的图片
string filename = @"C:\Users\xiaomao\Desktop\20210927102553.jpg";
Mat origin = Cv2.ImRead(filename, ImreadModes.Color);
Mat image = origin.Split()[0];// Cv2.ImRead(filename, ImreadModes.Grayscale);
Mat imageCopy = image.Clone();// 将输入图像扩大到最佳尺寸
Mat padded = new Mat();
int m = Cv2.GetOptimalDFTSize(image.Rows);
int n = Cv2.GetOptimalDFTSize(image.Cols);
Cv2.CopyMakeBorder(image, padded, 0, m - image.Rows, 0, n - image.Cols, BorderTypes.Constant, Scalar.All(0));Mat temp = new Mat();
padded.ConvertTo(temp, MatType.CV_32F);
Mat[] planes = new Mat[] { temp, Mat.Zeros(padded.Size(), MatType.CV_32F) };
Mat complexImage = new Mat();
// 吧一个zeros通道和扩展通道合并在一起
Cv2.Merge(planes, complexImage);// 进行傅里叶变换
Cv2.Dft(complexImage, complexImage);// 将DFT实数和虚数部分变换成幅值
Cv2.Split(complexImage, out planes);// planes[0]为DFT变换结果的实部，planes[1]为虚部
Cv2.Magnitude(planes[0], planes[1], planes[0]);// 如此planes[0]存储的幅值大小Mat magImage = planes[0];// 将幅值转换到对数空间
magImage += Scalar.All(1);
Cv2.Log(magImage, magImage);// 如果图像的尺寸是奇数的话对图像进行裁剪并重新排列
magImage = new Mat(magImage, new Rect(0, 0, magImage.Cols & -2, magImage.Rows & -2));// 重新排列Fourier图像的象限，使得图像的中心在象限的原点
int cx = magImage.Cols / 2;
int cy = magImage.Rows / 2;Mat q0 = new Mat(magImage, new Rect(0, 0, cx, cy));  // 左上
Mat q1 = new Mat(magImage, new Rect(cx, 0, cx, cy));  // 右上
Mat q2 = new Mat(magImage, new Rect(0, cy, cx, cy));  // 左下
Mat q3 = new Mat(magImage, new Rect(cx, cy, cx, cy));     // 右下Mat tmp = new Mat();    //交换象限 (左上与右下交换)
q0.CopyTo(tmp);
q3.CopyTo(q0);
tmp.CopyTo(q3);//交换象限 (右上与左下)
q1.CopyTo(tmp);
q2.CopyTo(q1);
tmp.CopyTo(q2);// 将幅度矩阵转化为0~1之间的浮点型数据方便显示
Cv2.Normalize(magImage, magImage, 0, 1, NormTypes.MinMax);// 将32fc1的图片转为，8UC1, 0-1重新映射到0-255，为了显示
Mat temp1 = new Mat();
magImage.ConvertTo(temp1, MatType.CV_8UC1, 255);
Cv2.ImShow("spectrum magnitude", temp1);

添加水印的图

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