本文带你学习如何在 Python 中使用隐写术最低有效位技术隐藏图像中的秘密数据，如何在Python中隐藏图像中的秘密数据？下面开始介绍：
什么是隐写术隐写术是将文件、消息、图像或视频隐藏在另一个文件、消息、图像或视频中的做法。这个词隐写术是从希腊字衍生steganos（意为隐藏或覆盖）和graphe（指写作）。
Python如何隐藏图像中的秘密数据？黑客经常使用它来隐藏媒体文件（如图像、视频或音频文件）中的秘密消息或数据。尽管隐写术有许多合法用途，例如水印，但也发现恶意软件程序员使用它来掩盖恶意代码的传输。
在本教程中，我们将编写一个 Python 代码来使用称为最低有效位的技术隐藏文本消息。
什么是最低有效位Python隐藏图像中的秘密数据示例 - 最低有效位（Least Significant Bit, LSB）是其中每个像素的最后比特被修改，并与数据位替换的技术。这种方法只对无损压缩的图片有效，也就是说文件是以压缩格式存储的，但是这种压缩不会导致数据丢失或修改，例如PNG、TIFF、BMP都是无损的——压缩图像文件格式。
你可能已经知道，图像由多个像素组成，每个像素包含三个值（红色、绿色、蓝色），这些值的范围从0到255，换句话说，它们是 8 位值。例如，值225是二进制的11100001，依此类推。
让我们举一个例子来说明这种技术是如何工作的，假设我想将消息“hi”隐藏到4x4图像中，以下是示例图像像素值：

[ (225, 12, 99), (155, 2, 50), (99, 51, 15), (15, 55, 22), (155, 61, 87), (63, 30, 17), (1, 55, 19), (99, 81, 66), (219, 77, 91), (69, 39, 50), (18, 200, 33), (25, 54, 190)]

通过查看ASCII 表，我们可以将此消息转换为十进制值，然后再转换为二进制：

0110100 0110101

现在，我们逐个迭代像素值，在将它们转换为二进制之后，我们将每个最低有效位依次替换为该消息位  （例如225是11100001，我们将最后一位，右侧的位（1）替换为第一个数据位（0）等等）。
这只会将像素值修改为+1或-1  ，这在视觉上根本不明显，你也可以使用 2-Least Significant Bits 也可以将像素修改为-3到+3的范围。
这是生成的像素值（你可以自行检查）：

[ (224, 13, 99),(154, 3, 50),(98, 50, 15),(15, 54, 23), (154, 61, 87),(63, 30, 17),(1, 55, 19),(99, 81, 66), (219, 77, 91),(69, 39, 50),(18, 200, 33),(25, 54, 190)]

相关：  如何使用 hashlib 在 Python 中使用哈希算法。
Python 实现Python如何隐藏图像中的秘密数据？现在我们了解了我们要使用的技术，让我们深入研究 Python 实现，我们将使用OpenCV来操作图像，你可以使用任何其他你想要的图像库（例如PIL）：

pip3 install opencv-python numpy

打开一个新的 Python 文件并按照以下步骤操作：

import cv2 import numpy as np

Python隐藏图像中的秘密数据示例：让我们从实现一个将任何类型的数据转换为二进制的函数开始，我们将使用它在编码和解码阶段将秘密数据和像素值转换为二进制：

def to_bin(data): """Convert `data` to binary format as string""" if isinstance(data, str): return ''.join([ format(ord(i), "08b") for i in data ]) elif isinstance(data, bytes) or isinstance(data, np.ndarray): return [ format(i, "08b") for i in data ] elif isinstance(data, int) or isinstance(data, np.uint8): return format(data, "08b") else: raise TypeError("Type not supported.")

下面的函数将负责将secret_data编码到图像中：

def encode(image_name, secret_data): # read the image image = cv2.imread(image_name) # maximum bytes to encode n_bytes = image.shape[ 0] * image.shape[ 1] * 3 // 8 print("[ *] Maximum bytes to encode:", n_bytes) if len(secret_data) > n_bytes: raise ValueError("[ !] Insufficient bytes, need bigger image or less data.") print("[ *] Encoding data...") # add stopping criteria secret_data += "=====" data_index = 0 # convert data to binary binary_secret_data = https://www.lsbin.com/to_bin(secret_data) # size of data to hide data_len = len(binary_secret_data) for row in image: for pixel in row: # convert RGB values to binary format r, g, b = to_bin(pixel) # modify the least significant bit only if there is still data to store if data_index < data_len: # least significant red pixel bit pixel[ 0] = int(r[ :-1] + binary_secret_data[ data_index], 2) data_index += 1 if data_index < data_len: # least significant green pixel bit pixel[ 1] = int(g[ :-1] + binary_secret_data[ data_index], 2) data_index += 1 if data_index < data_len: # least significant blue pixel bit pixel[ 2] = int(b[ :-1] + binary_secret_data[ data_index], 2) data_index += 1 # if data is encoded, just break out of the loop if data_index>= data_len: break return image

以下是该encode()函数的作用：

• 使用cv2.imread()函数读取图像。
• 计算可用于编码数据的最大字节数。
• 检查我们是否可以将所有数据编码到图像中。
• 添加一个停止标准，这将作为解码器在看到这一点时停止解码的指标（随意实现一个更好、更有效的标准）。
• 最后，修改每个像素的最后一位并将其替换为数据位。

现在这里是解码器功能：

def decode(image_name): print("[ +] Decoding...") # read the image image = cv2.imread(image_name) binary_datahttps://www.lsbin.com/= "" for row in image: for pixel in row: r, g, b = to_bin(pixel) binary_data += r[ -1] binary_data += g[ -1] binary_data += b[ -1] # split by 8-bits all_bytes = [ binary_data[ i: i+8] for i in range(0, len(binary_data), 8) ] # convert from bits to characters decoded_datahttps://www.lsbin.com/= "" for byte in all_bytes: decoded_data += chr(int(byte, 2)) if decoded_data[ -5:] == "=====": break return decoded_data[ :-5]

我们读取图像，然后获取图像每个像素的所有最后一位。之后，我们继续解码，直到我们看到停止标准。
Python隐藏图像中的秘密数据示例 - 让我们使用这些函数：

if __name__ == "__main__": input_image = "image.PNG" output_image = "encoded_image.PNG" secret_datahttps://www.lsbin.com/= "This is a top secret message." # encode the data into the image encoded_image = encode(image_name=input_image, secret_data=https://www.lsbin.com/secret_data) # save the output image (encoded image) cv2.imwrite(output_image, encoded_image) # decode the secret data from the image decoded_data = decode(output_image) print("[ +] Decoded data:", decoded_data)

如何在Python中隐藏图像中的秘密数据？我在这里有一个示例PNG图像，使用你真正想要的任何图像，只需确保它是如前所述的无损压缩图像格式。
上面的代码将获取image.PNG图像并将secret_data字符串编码到其中并将其保存到encoded_image.PNG.  之后，我们使用decode()加载新图像并解码其中隐藏信息的函数。
执行脚本后，它将编写另一个文件“encoded_image.PNG”，该文件具有完全相同的图像外观，但其中编码了秘密数据，输出如下：

[ *] Maximum bytes to encode: 125028 [ *] Encoding data... [ +] Decoding... [ +] Decoded data: This is a top secret message.

所以我们可以在这个特定的图像上解码大约122KB（125028字节），这会因图像的分辨率大小而异。
结论惊人的 ！你刚刚学会了如何自己在 Python 中实现 Steganoggraphy！
Python如何隐藏图像中的秘密数据？你可能会注意到，生成的图像看起来与原始图像完全相同，这是因为我们仅将像素值修改了 1。因此，无论何时人们看到此图像，他/她都无法检测到里面是否有隐藏数据。
此外，如果你熟悉 Linux 命令，你还可以使用标准 linux 命令执行隐写术。
【如何使用隐写术在Python中隐藏图像中的秘密数据（）】最后，这里有一些你可以做的想法和挑战：

• 在图像中编码之前加密数据（这通常用于隐写术）。
• 对图像中的任何类型的整个文件进行编码。
• 使用 2-Least Significant Bits 技术来编码更多数据。
• 在视频而不是图像中编码大量数据（你可以使用OpenCV执行此操作，因为视频只是图像序列）。

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