如何利用Opencv实现图像的加密解密

 更新时间:2021年10月08日 11:41:31   作者:Litra LIN  
一般情况下,图像的加密和解密过程是通过按位异或运算实现的,下面这篇文章主要给大家介绍了关于如何利用Opencv实现图像加密解密的相关资料,文中通过图文介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下

1、基础:基于异或操作实现图像加密解密

一般情况下,图像的加密和解密过程是通过按位异或运算实现的。将原始图像与密钥图像进行按位异或,可以实现加密,将加密后的图像与密钥图像再进行按位异或可以实现解密过程。

Opencv-python代码实现

import cv2
import numpy as np

demo = cv2.imread("E:\matlab_file\picture\picture.jpg", 0)
r, c = demo.shape
key = np.random.randint(0, 256, size=(r, c), dtype=np.uint8)  # 生成随机的密钥图像
cv2.imwrite("E:\matlab_file\picture\key.jpg", key)   # 保存密匙图像

cv2.imshow("demo", demo)  # 显示原始图像
cv2.imshow("key", key)  # 显示密钥图像

encryption = cv2.bitwise_xor(demo, key)  # 加密
cv2.imwrite("E:\matlab_file\picture\encryption.jpg", encryption)     # 保存加密后的图像
decryption = cv2.bitwise_xor(encryption, key)  # 解密
cv2.imwrite("E:\matlab_file\picture\decryption.jpg", decryption) # 保存解密后的图像

cv2.imshow("encryption", encryption)  # 显示密文图像
cv2.imshow("decryption", decryption)  # 显示解密后的图像

cv2.waitKey(-1)
cv2.destroyAllWindows()

效果展示:

原图:

密匙:

密匙

加密后:

加密后

解密后:

解密

2、进阶:基于混沌序列构成异或模板实现图像加密解密

混沌系统是非线性的系统,表现出非常复杂的伪随机性,符合混淆规则。它对初始条件和控制参数非常敏感,任何微小的初始偏差都会被指数式放大,符合扩散规则。同时,它又是确定性的,可由非线性系统的方程、参数和初始条件完全确定。因此,初始状态和少量参数的变化就可以产生满足密码学基本特征的混沌密码序列,将混沌理论与加密技术相结合,可以形成良好的图像加密系统。目前常用于图像加密的混沌系统有:Logistic混沌映射、Chebychev映射、分段线形混沌映射、Cubic映射、标准映射、Henon映射、Lorenz混沌映射、蔡氏混沌、Rossler混沌系统、二维Sinai映射、Chen's混沌系统等。在基于混沌的图像加密方法中,有的利用混沌系统产生伪随机序列,进行序列密码形式的加密。有些利用混沌的遍历性,对产生的伪随机序列作处理,得到像素置乱后的位置,然后对像素位置进行置乱。有些利用一些混沌计算表达式可逆的特点,将像素值代入混沌计算式以进行像素的代换和扩散。与传统加密算法相比,混沌图像加密算法密钥空间大,实现简单,加密速度快。但是,基于混沌的图像加密存在以下不足:①计算机的有限精度可能导致混沌序列的周期比较短,随机性不好。 ②现有的混沌加密技术大都基于一维或二维混沌系统,容易受到相空间重构方法攻击。 ③一些混沌加密算法采用了形式比较复杂的混沌系统,速度较慢,无法实现实时的加密。

本文使用复合混沌加密算法对图像金星加密解密,详细原理见:基于复合混沌系统的数字图像加密方法

#!/usr/bin/env python
# _*_ coding:utf-8 _*_

"""
@Author       :  LitraLin
@File         : Cryption.py
@CreateTime   : 2021/10/07
@Description  : Compound chaos Encryption and Decryption of image
"""

import cv2
import math
import numpy as np


def int2bin8(x):                               # 整型转8位二进制
    result="";
    for i in range(8):
        y=x&(1)
        result+=str(y)
        x=x>>1
    return result[::-1]

def int2bin16(x):                              # 整型转8位二进制
    result="";
    for i in range(16):
        y=x&(1)
        result+=str(y)
        x=x>>1
    return result

def Encryption(img,j0,g0,x0,EncryptionImg):
    x = img.shape[0]
    y = img.shape[1]
    c = img.shape[2]
    g0 = int2bin16(g0)
    for s in range(x):
        for n in range(y):
            for z in range(c):
                m = int2bin8(img[s][n][z])                   # 像素值转八位二进制
                ans=""
                # print("ok")
                for i in range(8):
                    ri=int(g0[-1])                           # 取手摇密码机最后一位ri
                    qi=int(m[i])^ri                          # 与像素值异或得qi
                    xi = 1 - math.sqrt(abs(2 * x0 - 1))      # f1(x)混沌迭代
                    if qi==0:                                # 如果qi=0,则运用x0i+x1i=1;
                        xi=1-xi;
                    x0=xi                                    # xi迭代
                    t=int(g0[0])^int(g0[12])^int(g0[15])     # 本源多项式x^15+x^3+1
                    g0=str(t)+g0[0:-1]                       # gi迭代
                    ci=math.floor(xi*(2**j0))%2              # 非线性转换算子
                    ans+=str(ci)
                re=int(ans,2)
                EncryptionImg[s][n][z]=re                    # 写入新图像

def Decryption(EncryptionImg, j0, g0, x0, DecryptionImg):
    x = EncryptionImg.shape[0]
    y = EncryptionImg.shape[1]
    c = EncryptionImg.shape[2]
    g0 = int2bin16(g0)
    for s in range(x):
        for n in range(y):
            for z in range(c):
                cc = int2bin8(img[s][n][z])
                ans = ""
                # print("no")
                for i in range(8):
                    xi = 1 - math.sqrt(abs(2 * x0 - 1))
                    x0 = xi
                    ssi = math.floor(xi * (2 ** j0)) % 2
                    qi=1-(ssi^int(cc[i]))
                    ri = int(g0[-1])
                    mi=ri^qi
                    t = int(g0[0]) ^ int(g0[12]) ^ int(g0[15])
                    g0 = str(t) + g0[0:-1]
                    ans += str(mi)
                re = int(ans, 2)
                DecryptionImg[s][n][z] = re


if __name__ == "__main__":
    img = cv2.imread(r"E:\matlab_file\picture\Correlation_matrix.png", 1)                    # 读取原始图像

    EncryptionImg = np.zeros(img.shape, np.uint8)
    Encryption(img,10,30,0.123345,EncryptionImg)                                       # 加密
    cv2.imwrite(r"E:\matlab_file\picture\Correlation_matrix-EncryptionImg.png",EncryptionImg)  # 保存加密后的图像

    img = cv2.imread(r"E:\matlab_file\picture\Correlation_matrix-EncryptionImg.png", 1)        # 读取加密图像
    DecryptionImg = np.zeros(img.shape, np.uint8)
    Decryption(img, 10, 30, 0.123345, DecryptionImg)                                   # 解密
    cv2.imwrite(r"E:\matlab_file\picture\Correlation_matrix-DecryptionImg.png", DecryptionImg) # 保存解密后的图像

    cv2.waitKey(0)

结果展示:

原图:

原图

加密后:

加密后

解密后:

解密

总结

到此这篇关于如何利用Opencv实现图像加密解密的文章就介绍到这了,更多相关Opencv图像加密解密内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

相关文章

  • Python+OpenCV实现图像融合的原理及代码

    Python+OpenCV实现图像融合的原理及代码

    这篇文章主要介绍了Python+OpenCV实现图像融合的原理及代码,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2018-12-12
  • 使用python的turtle绘画滑稽脸实例

    使用python的turtle绘画滑稽脸实例

    今天小编就为大家分享一篇使用python的turtle绘画滑稽脸实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2019-11-11
  • opencv python 图片读取与显示图片窗口未响应问题的解决

    opencv python 图片读取与显示图片窗口未响应问题的解决

    这篇文章主要介绍了opencv python 图片读取与显示图片窗口未响应问题的解决,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2020-04-04
  • 对python程序内存泄漏调试的记录

    对python程序内存泄漏调试的记录

    今天小编就为大家分享一篇对python程序内存泄漏调试的记录,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2018-06-06
  • python中的subprocess.Popen()使用详解

    python中的subprocess.Popen()使用详解

    今天小编就为大家分享一篇python中的subprocess.Popen()使用详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2019-12-12
  • Python的组合模式与责任链模式编程示例

    Python的组合模式与责任链模式编程示例

    这篇文章主要介绍了Python的组合模式与责任链模式编程示例,组合模式与责任链模式都属于Python的设计模式,需要的朋友可以参考下
    2016-02-02
  • Python中定时器用法详解之Timer定时器和schedule库

    Python中定时器用法详解之Timer定时器和schedule库

    目前所在的项目组需要经常执行一些定时任务,于是选择使用 Python 的定时器,下面这篇文章主要给大家介绍了关于Python中定时器用法详解之Timer定时器和schedule库的相关资料,需要的朋友可以参考下
    2024-02-02
  • 使用BeeWare实现iOS调用Python方式

    使用BeeWare实现iOS调用Python方式

    这篇文章主要介绍了使用BeeWare实现iOS调用Python方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
    2023-12-12
  • 深入了解python装饰器

    深入了解python装饰器

    这篇文章主要介绍了解python装饰器,装饰器定义一个为其他函数添加功能的函数,装饰器就是在不修改装饰对象源代码以及调用方式的前提下,为装饰对象添加新功能,下面和小编一起进入文章内容了解更多知识,需要的朋友可以参考一下
    2022-03-03
  • 使用python实现unix2dos和dos2unix命令的例子

    使用python实现unix2dos和dos2unix命令的例子

    今天小编就为大家分享一篇使用python实现unix2dos和dos2unix命令的例子,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2019-08-08

最新评论