opencv图像基础学习

2.3图像的加密解密

源码如下:

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def passImg():img=cv2.imread('./image/cat.jpg',0)h,w=img.shape#生成一个密码,加密key_img=np.random.randint(0,256,size=(h,w),dtype=np.uint8)img_addm=cv2.bitwise_xor(img,key_img)print(key_img.shape,img.shape)#解密img_jm=cv2.bitwise_xor(key_img,img_addm)plt.figure(figsize=(10, 7))plt.subplot(2, 2, 1), plt.title("cat"), plt.imshow(img)plt.subplot(2, 2, 2), plt.title("key"), plt.imshow(key_img)plt.subplot(2, 2, 3), plt.title("addom"), plt.imshow(img_addm)plt.subplot(2, 2, 4), plt.title("jiemi"), plt.imshow(img_jm)plt.show()if __name__ == '__main__':passImg()
  1. def passImg()::定义一个名为 passImg 的函数。
    • 使用 plt.figure 和 plt.subplot 以及 plt.imshow 函数将原始图像、密钥、加密图像和解密图像显示在一个 2x2 的布局中。
    • img_jm = cv2.bitwise_xor(key_img, img_addm):使用 cv2.bitwise_xor 对密钥和加密后的图像进行异或操作,得到解密后的图像 img_jm
    • img_addm = cv2.bitwise_xor(img, key_img):使用 cv2.bitwise_xor 对图像和密钥进行异或操作,得到加密后的图像 img_addm
    • key_img = np.random.randint(0, 256, size=(h, w), dtype=np.uint8):生成一个与图像大小相同(h 行 w 列)的随机矩阵作为密钥,元素范围在 0 到 255 之间,数据类型为 uint8
    • h, w = img.shape:获取图像的高度 h 和宽度 w
    • img = cv2.imread('./image/cat.jpg', 0):以灰度模式(0 表示)读取图像 ./image/cat.jpg 并存储在 img 中。

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