基于LSB方法的OpenCV图像提取

Question

免责声明：这是家庭作业的一部分，但已经被传了。我只是在寻找未来技术的正确解决方案。在

这个程序的目标是使用Python OpenCV库来实现图像隐写术（在其他图像中嵌入/提取图像）。这是通过使用最小有效位（LSB）方法对两个大小相等的图像进行的。在

该程序允许用户选择用于嵌入的比特数，因此使用1比特嵌入的图像几乎无法被人眼察觉，而使用7位则可以清楚地分辨出隐藏的图像。在

通过从秘密图像中获取每个RGB字节的最高有效位（MSB），并将它们设置在封面图像的LSB位置，我已经正确地实现了嵌入。在

我的问题是在嵌入秘密图像后提取它。代码运行后，我留下的图像似乎只是它的蓝色表示。我不知道我哪里出了问题，但我有一种感觉，这与我的位操作技术或OpenCV库的使用有关。如有任何帮助，我们将不胜感激，谢谢！在

提取代码：

import cv2
import numpy
def extract(img1, bitsUsed):
    print "Extracting..."
    # Import image & get dimensions
    img = cv2.imread(img1)
    h = img.shape[0]
    w = img.shape[1]

    # Create new image to extract secret image
    # Same dimensions, and rgb channel
    secretImg = numpy.zeros((h,w,3), numpy.uint8)

    x, y = 0, 0
    # Loop thru each pixel
    while x < w:
            while y < h:
                    # Grab the LSB (based on bitsUsed from embedding)
                    lsb_B = img.item(y,x,0) & bitsUsed
                    lsb_G = img.item(y,x,1) & bitsUsed
                    lsb_R = img.item(y,x,2) & bitsUsed
                    # Place those bits into MSB positions on new img
                    secretImg.itemset((y,x,0), lsb_B << (8 - bitsUsed))
                    secretImg.itemset((y,x,0), lsb_G << (8 - bitsUsed))
                    secretImg.itemset((y,x,0), lsb_R << (8 - bitsUsed))
                    y += 1
            y = 0
            x += 1

    cv2.imwrite("extractedImg.png", secretImg)

Answer 1

njuffa是正确的。在提取过程中，如果只嵌入了1位，则需要使用0b0000001（1），对于2位使用0b0000011（3），对于3位使用0b0000011（7），等等。通常，对于k嵌入的位，您需要掩码2**k - 1。在

而且，cv2.imread()将生成一个像素的numpy数组。您可以将计算矢量化，而不是遍历每个像素。总而言之，这就是你的代码可能的样子。在

import cv2

def embed(cover_file, secret_file, k):
    cover = cv2.imread(cover_file)
    secret = cv2.imread(secret_file)

    mask = 256 - 2**k
    stego = (cover & mask) | (secret >> (8 - k))
    cv2.imwrite('stego.png', stego)

def extract(stego_file, k):
    stego = cv2.imread(stego_file)

    mask = 2**k - 1
    output = (stego & mask) << (8 - k)
    cv2.imwrite('extracted.png', output)