【OpenCV 例程200篇】219. 添加数字水印（盲水印）

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【youcans 的 OpenCV 例程200篇】219. 添加数字水印（盲水印）

8.2 添加数字盲水印

数字水印，是指将特征信息嵌入音频、图像或是视频等数字信号中。

数字水印分为明水印和盲水印（blind watermark）。明水印包含的信息在观看图像或视频时可以看到。盲水印是以数字数据的方式嵌入图像中，在一般条件下是看不到的，需要特殊处理后才能提取到水印信息。盲水印也称为隐藏式水印，可以实现信息隐藏、版权认证、身份认证、数字签名等功能。

最低有效位（Least significant bit）盲水印，是最简单方便的盲水印实现方法。该方法的原理是将数字水印信息保存为二值图像，嵌入到原始图像的最低位，即将原始图像的最低有效位替换为水印图像。

以 8 位灰度图像为例，原始图像中像素点 P 的灰度值由 8 位二进制数 $(p_7,p_6,...,p_1,p_0)$ 表示，二值水印图像中像素点的像素值由 1 位二进制数 $b_0$ 表示。用水印图像的像素值 $b_0$ 替换原始图像的最低有效位 $p_0$，就得到嵌入水印的 8 位二进制数 $(p_7,p_6,...,p_1,b_0)$。

提取盲水印的过程与嵌入水印相反，从嵌入水印的原始图像 8 位二进制数 $(p_7,p_6,...,p_1,b_0)$ 中，分离最低有效位 $b_0$ 生成水印图像。

提取盲水印的过程，则是对于嵌入水印的原始图像，将 8 位二进制数 $(p_7,p_6,...,p_1,b_0)$ 的最低有效位置零。

例程 A4.11：在灰度图像添加数字盲水印

    # A4.10 在灰度图像嵌入数字盲水印
    img = cv.imread("../images/imgLena.tif", 0)  # 加载原始图片，单通道
    watermark = cv.imread("../images/logoCV.png", 0)  # # 加载水印图片，单通道
    markResize = cv.resize(watermark, img.shape[:2])  # 调整图片尺寸与 img 大小相同
    _, binary = cv.threshold(markResize, 175, 1, cv.THRESH_BINARY)  # 0/1 二值图像

    # 对原始图像嵌入水印
    # img (g7,g6,...g1,0) AND 254(11111110) -> imgH7: (g7,g6,...g1,0)
    imgH7 = cv.bitwise_and(img, 254)  # 按位与运算，图像最低位 LSB=0
    # imgH7: (g7,g6,...g1,0) OR b -> imgMark: (g7,g6,...g1,b)
    imgMark = cv.bitwise_or(imgH7, binary)  # (g7,g6,...g1,b)

    # 从嵌入水印图像中提取水印
    # extract = np.mod(imgMark, 2) # 模运算，取图像的最低位 LSB
    extract = cv.bitwise_and(imgMark, 1)  # 按位与运算，取图像的最低位 LSB

    plt.figure(figsize=(9, 6))
    plt.subplot(221), plt.title("original gray"), plt.axis('off')
    plt.imshow(img, cmap='gray')
    plt.subplot(222), plt.title("watermark"), plt.axis('off')
    plt.imshow(binary, cmap='gray')
    plt.subplot(223), plt.title("embedding watermark"), plt.axis('off')
    plt.imshow(imgMark, cmap='gray')
    plt.subplot(224), plt.title("extracted watermark"), plt.axis('off')
    plt.imshow(extract, cmap='gray')
    plt.tight_layout()
    plt.show()

例程 A4.12：在彩色图像各通道嵌入不同内容的数字盲水印

把彩色图像的各个通道分离处理，可以嵌入相同内容的数字水印，也可以嵌入不同内容的数字水印。

    # A4.12 在彩色图像各通道嵌入不同内容的数字盲水印
    img = cv.imread("../images/imgLena.tif", 1)  # 加载原始图片，单通道

    # 加载或生成水印信息
    watermark = cv.imread("../images/logoCV.png", 0)  # # 加载水印图片，单通道
    markResize = cv.resize(watermark, img.shape[:2])  # 调整图片尺寸与 img 大小相同
    _, binary = cv.threshold(markResize, 175, 1, cv.THRESH_BINARY)  # 0/1 二值图像

    mark1 = np.ones(img.shape[:2], np.uint8)
    cv.putText(mark1, str(np.datetime64('today')), (50, 100), cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, 0, 2)
    cv.putText(mark1, str(np.datetime64('now')), (50, 150), cv.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 1, 0)

    mark2 = np.ones(img.shape[:2], np.uint8)
    cv.putText(mark2, "200 examples for OpenCV", (50, 300), cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, 0, 2)
    cv.putText(mark2, "[email protected], 2022", (50, 350), cv.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 1, 0)

    # 对原始图像嵌入水印
    # img: (g7,g6,...g1,0) -> imgH7: (g7,g6,...g1,0)
    imgH7 = (img >> 1) << 1  # 右移->左移，图像最低位 LSB=0
    # imgH7: (g7,g6,...g1,0) OR b -> imgMark: (g7,g6,...g1,b)
    # 对各通道分别插入数字水印 binary，mark1，mark2
    b = cv.bitwise_or(imgH7[:, :, 0], binary)  # (g7,g6,...g1,b)
    g = cv.bitwise_or(imgH7[:, :, 1], mark1)  # (g7,g6,...g1,m1)
    r = cv.bitwise_or(imgH7[:, :, 2], mark2)  # (g7,g6,...g1,m2)
    imgMark = cv.merge([b, g, r])

    # # 从嵌入水印图像中提取水印
    b, g, r = cv.split(imgMark)  # 拆分为 BGR 独立通道
    bMark = cv.bitwise_and(b, 1)  # 按位与运算，取 B 通道的最低位 LSB
    gMark = cv.bitwise_and(g, 1)  # 按位与运算，取 G 通道的最低位 LSB
    rMark = cv.bitwise_and(r, 1)  # 按位与运算，取 R 通道的最低位 LSB

    plt.figure(figsize=(9, 6))
    plt.subplot(231), plt.title("original gray"), plt.axis('off')
    plt.imshow(cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB))
    plt.subplot(232), plt.title("watermark"), plt.axis('off')
    plt.imshow(binary, cmap='gray')
    plt.subplot(233), plt.title("embedding watermark"), plt.axis('off')
    plt.imshow(cv.cvtColor(imgMark, cv.COLOR_BGR2RGB))
    plt.subplot(234), plt.title("watermark ch-B"), plt.axis('off')
    plt.imshow(bMark, cmap='gray')
    plt.subplot(235), plt.title("watermark ch-G"), plt.axis('off')
    plt.imshow(gMark, cmap='gray')
    plt.subplot(236), plt.title("watermark ch-R"), plt.axis('off')
    plt.imshow(mark2, cmap='gray')
    plt.show()

【本节完】

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