概要

偶然看到一篇文章伪·黑科技】基于像素微调实现的文字隐写术，受此启发，能把文字转成二进制，那么图片像素转成二进制岂不更容易，于是我就写了一个隐藏图片的代码，也就有了这篇随笔。

但是刚写出来不完美，有几点需要改进的地方，现在还没有想通，做此记录，以后有机会再慢慢改进：

• python 包 matplotlib 保存数组构成的图片时，会自动加个透明层，即不是我想要的 RGB 格式，而是 RGBA 格式。why，why，不得不转向其它包
• 包存图片格式时，一般的数组有可能格式不对，如果遇到错误，就保存为 unit8 格式

效果图

提示：这是我截的图，不是原图，像素可能不满足要求，做实验可用自己的图片。

图 1：要被隐藏的图片

图 2：隐藏之后的图片效果图

代码

基本的原理就是利用二进制微调宿主像素。代码中的解释已经很清楚了，在此不再多述。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Mar 29 11:47:43 2018@author: zhoukui
"""
import numpy as np
from PIL import Image
import matplotlib.image as mpimgimport sysdef image2Bin(imageFile):image = mpimg.imread(imageFile)imageArr = image.ravel()binList = list((map(bin,imageArr)))for i, item in enumerate(binList):  # 把数字全部转换为 8 位的 0 1 数据 binList[i] = item[2:]  # 把二进制标志 '0b' 去掉binList[i] = '0'*(8 - len(binList[i])) + binList[i]pixes_x, pixes_y, _ = image.shape # 把原始图片像素保存一下binX = bin(pixes_x)[2:]binY = bin(pixes_y)[2:]binList.insert(0,'0'*(16-len(binX)) + binX)binList.insert(1,'0'*(16-len(binY)) + binY)# 前两个 16 位表示的是像素长宽，像素长宽相乘再乘以 3 得到后面 8 位的数目return binList  def showImage(imageArr, imageTitle):im = Image.fromarray(imageArr)im.save(imageTitle)im.show()def oneHide(pix, pixValue):if pix == '0':  # 使图片像素变为偶数if pixValue == 255:pixValue = 244elif pixValue % 2 == 1:pixValue += 1 elif pixValue % 2 == 0:pixValue += 1return pixValue  # 返回去改变这像素值     def hiding(binList, hidingImageFile):image = mpimg.imread(hidingImageFile)#print(image.shape)imageArr = image.ravel()# 每一个像素隐藏一个 0 或者 1# 判断是否藏得下if (len(binList)*8+16 > len(imageArr)):print("藏不下，换一张宿主更大的图片或把要藏的图片调小")else:flag = 0  # 标记藏到哪了# 先藏前两个 16 位的for i in range(2):for j in range(16):imageArr[flag] = oneHide(binList[i][j], imageArr[flag])flag += 1# 然后藏剩下的for _, item in enumerate(binList[2:]): if flag % 8640 == 0:sys.stdout.write('\r complete percent ----->:%.0f%%' % (flag/82976.))                for j in range(8):imageArr[flag] = oneHide(item[j], imageArr[flag])flag += 1sys.stdout.flush()  #print(imageArr[:8])imageArr = imageArr.reshape(image.shape)  #.astype(np.uint8) return imageArr      def imerging(imageFile):image = mpimg.imread(imageFile)  # 这种读取图片直接是 NdarrayimageArr = image.ravel()# 先把隐藏图片的大小解析出来tempList = [str(i % 2) for i in imageArr[:32]] pixesX = int(''.join(tempList[:16]), 2)pixesY = int(''.join(tempList[16:]), 2)#print(pixesX, pixesY)# 把隐藏图片的像素解析出来temp2List = [str(i % 2) for i in imageArr[32 : 32 + pixesX*pixesY*3*8]]tempArr = np.zeros(pixesX*pixesY*3,)for i in range(pixesX*pixesY*3):tempArr[i] = int(''.join(temp2List[8*i:8*(i+1)]), 2)#sys.stdout.flush() tempArr = tempArr.reshape(pixesX, pixesY, 3).astype(np.uint8) # 不加会模糊   showImage(tempArr, "image_after_decreption.bmp") def imageEncre(hidedImageFile, hidingImageFile):# 可视化隐藏前图片#imageArrBefore = mpimg.imread(hidingImageFile)#showImage(imageArrBefore, "image before hiding")# 把要加密的图片转换成 0  1 数字print("加密前准备工作...")binList = image2Bin(hidedImageFile) # 接下来把 0 与 1 藏进另一张图片print("开始加密...")imageArrAfter = hiding(binList, hidingImageFile)#print(imageArrAfter[:8,:,:])showImage(imageArrAfter, "image_after_encreption.bmp")def imageDecre(imageFile):print("解码中...")imerging(imageFile)if __name__ == "__main__":  #imageEncre("hided.jpg", "hiding.jpg") imageDecre("image_after_encreption.bmp")