先说说图像原理

哥几个又来学习了【手动狗头】
一张图片，它不仅仅是一张图片，它是由一个一个像素组成的，我们像素越多，图像也会越清晰，这就是我们常说的高清呀，超高清呀就是这样来的，同时横纵坐标的像素大小，也决定着我们图片大小
很明显这里决定着我们图片就是一个正方形
在这里插入图片描述
然后，其实我们看到的图，不仅仅是一张图，它是由三张图叠加起来的（可以看作三维数组），也就是我们常说的三原色
R（红）G（绿）B（蓝）几乎可以组成所有颜色
R

G

B

我们也就是在这个上面去做手脚

一、安装cv2

python">pip install opencv-python

二、加密

python">import numpy as np
import cv2 as cv


#主要思路就是生成一个和图像一样大的三维数组去做异或
t_path=r"C:\Users\twy\PycharmProjects\1\2.jpg"#文件路径
lena=cv.imread(t_path)#读取图像的编码
w,h,c=lena.shape#获取 宽度 高度  有几张图像叠加（一般都是三张 RGB）
key=np.random.randint(0,256,size=[w,h,c],dtype=np.uint8)#在 宽度 高度 叠加 这样一个三位数组里面给每一个值生成0~255的随机值
#加密
encode=cv.bitwise_xor(lena,key)#异或处理
cv.imshow("encode1",encode)#显示
cv.imshow("222",cv.bitwise_xor(encode,key))#再做一次异或就还原了
cv.waitKey(2000)

在这里插入图片描述

三、打码

python">t_path=r"C:\Users\twy\PycharmProjects\1\2.jpg"#文件路径
#这个原理也比较简单，就是由某一个像素点的颜色来代替其他周围像素点的颜色
lena=cv.imread(t_path)#读取图片编码
w,h,c=lena.shape#获取 宽度 高度  有几张图像叠加（一般都是三张 RGB）
for m in range(0,1000):#我们打码的范围
    for n in range(0,1000):
        if m%30==0 and n%30==0:#每30个取一个颜色，让周围的颜色都等于这一个像素
            for i in range(0,30):
                for j in range (0,30):
                    (b,g,r)=lena[m,n]#m，n是不变的（b,g,r）三层
                    lena[m+i,n+j]=(b,g,r)#只有i，j在变
cv.imshow("1",lena)
cv.waitKey(200000)
cv.destroyAllWindows()