Python实现在图像中隐藏二维码的方法详解
一、前言
二、隐写
三、位平面分解
3.1 图像
3.2 位平面
3.3 位平面分解
3.4 位平面合成
四、图像隐写
一、前言在某个App中有一个加密水印的功能，当帖子的主人开启了之后。如果有人截图，那么这张截图中就是添加截图用户、帖子ID、截图时间等信息，而且我们无法用肉眼看出这些水印。
这可以通过今天要介绍的隐写技术来实现，我们会通过这种技术，借助Python语言和OpenCV模块来实现在图像中隐藏二维码的操作。而且这个二维码无法通过肉眼看出。
二、隐写隐写是一种类似于加密却又不同于加密的技术。通常情况下，加密是对数据本身进行一个转换，得到的结果是一堆人无法解读的数据，比如“你好”进行md5加密后的结果是“7eca689f0d3389d9dea66ae112e5cfd7”，如果光看“7eca689f0d3389d9dea66ae112e5cfd7”我们不知道内容，但是我们知道这应该是加密后的数据。隐写的目的同样是让只有接收方才能获取数据，但是隐写通常更加隐蔽，隐写更注重于不让第三方知道我发送的数据中有额外信息。
就像我们在电影中经常看到的一些剧情，一场看似普通的对话却隐含了许多外人不知道的信息，这实际上就是一种隐写。再比如“This is a pig”，看上去像一个普通的句子，如果通信双方规定“T、i、s”这些占三线格上两个的字母表示0，而“p、g”这种占三线格下两格的字母表示1，那么这句话就可以翻译成“0000000101”。而今天我们要介绍的是“最低有效位”隐写。
三、位平面分解在介绍“最低有效位”隐写之前，需要了解一些图像相关的知识。这里包括数字图像、位平面、位平面分解。
3.1 图像在计算机中，图像被表示为一个数字矩阵，每个数字被称为一个像素，它们的取值在[0, 255]区间，可以用8个二进制来表示。
这个矩阵大小由图像分辨率决定，如果是480×480分辨率的图像，那么这个矩阵大小就是480×480。如果是彩色图像，会用三个大小相同的矩阵合起来表示，它们分别表示图像R（红色）、G（绿色）、B（蓝色）的程度，也就是俗称的RGB图像。
我们可以用OpenCV来读取图像，OpenCV的安装如下：
pip install opencv-python
安装完成后就可以读取图像：
# 导入模块
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')
# 输出图像
print(img)
其中test.jpg就是我们的图像名称或者图像路径。上面代码输出结果如下：
[[[ 72 220 234]
[ 72 220 234]
[ 73 221 235]
...
[ 87 147 176]
[ 87 147 176]
[ 87 147 176]]]
因为输出过长，这里省略了一部分内容。
3.2 位平面在前面我们说了一个图像是一个数字矩阵，比如：
[[2, 2]
[3, 4]]
我们可以理解为一张简单的图像，现在我们把图像的像素值写成二进制形式：
[[0000 0010, 0000 0010],
[0000 0011, 0000 0100]]
我们把四个像素的最高位取出，得到新的图像：
[[0, 0]
[0, 0]]
这个过程的图示如下：
这里取出来的图像就叫位平面，因为是取出第7位（从左到右依次是7-0）组成的图像，所以叫第7位平面，也叫最高位平面。而第0位平面也叫“最低有效位”位平面。
如果取出第1位，得到的图像为：
[[1, 1],
[1, 0]]
这个图像叫第1位平面。这里需要注意一点，就是每个位平面的实际值应该乘一个权重，这个权重位i2，即第7位平面的权重位72。
3.3 位平面分解下面我们看看如何分解位平面，分解位平面可以用cv2.bitwise_and函数来实现。我们需要传入一个图像以及一个分解因子，各个位平面的分解因子如下：
| 0x80 | 分解第7位平面 |
| 0x40 | 分解第6位平面 |
| 0x20 | 分解第5位平面 |
| 0x10 | 分解第4位平面 |
| 0x08 | 分解第3位平面 |
| 0x04 | 分解第2位平面 |
| 0x02 | 分解第1位平面 |
| 0x11 | 分解第0位平面 |
比如分解第7位平面的操作为：
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg', 0)
# 分解第7位平面
layer = cv2.bitwise_and(img, 0x80)
其它位平面的分解只需要对照表进行修改即可。
3.4 位平面合成假如我们以及分解出来8个位平面，分别是M0、M1、…、M7。我们只需要将各个位平面乘上对应的权重，然后相加就能恢复原图，即：
如果我们只对M1-M7进行合成，得到的A`与A的差距最多为1，因此我们可以让A`≈A。此时图像A`的第0个位平面可以用于隐藏数据。
四、图像隐写这里我们使用一种叫“最低有效位”位平面隐写的技术来实现二维码的隐藏。其原理就是把图像“最低有效位”位平面设置为0，此时图像与原图像像素相差最大为0，人肉眼无法看出区别。然后我们可以在图像的最低有效位任意设置值，此时图像与原图像素相差最大仍是1。这样我们就可以用“最低有效位”位平面来隐写数据。
在前面我们合成原图时用M1-M7，而M0位平面则全为0，这时我们可以用最低有效位存储数据。假如我们的数据矩阵为M，该矩阵为一个0-1矩阵。而二维码就是一个黑白矩阵，我们可以把黑当作0，白当作1，这样我们让M为一个二维码的矩阵。现在我们通过下面的公式来合成：
这个A就是带有隐写信息的图像。代码实现如下：
import cv2
# ①读取图像
img = cv2.imread('test.jpg', 0)
# ②把最低有效位清空
img -= cv2.bitwise_and(img, 0x01)
# ③准备需要隐写的信息M
M = cv2.imread('qrcode.jpg', 0)
M = cv2.resize(M, img.shape)
# 把二维码转换成0-1矩阵
_, M = cv2.threshold(M, 30, 1, cv2.THRESH_BINARY)
# ④将要隐写的数据设置到图像最低有效位
img += M
# ⑥以无损的方式保存隐写后的
cv2.imwrite('dst.png', img, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 100])
最后保存的dst.png就是我们隐写后的图像。
二维码的生成可以参考详解Python如何生成优雅的二维码
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