Python 数字图片盲水印

blind-watermark

基于傅里叶变换的数字盲水印

  • 文档: https://BlindWatermark.github.io/blind_watermark/#/zh/
  • Source code: https://github.com/guofei9987/blind_watermark

install

pip install blind-watermark

For the current developer version:

git clone [email protected]:guofei9987/blind_watermark.git
cd blind_watermark
pip install .

如何使用

嵌入水印

from blind_watermark import WaterMark

bwm1 = WaterMark(password_wm=1, password_img=1)

# 读取原图
bwm1.read_ori_img('pic/原图.jpg')

# 读取水印
bwm1.read_wm('pic/水印.png')

# 打上盲水印
bwm1.embed('output/打上水印的图.png')

提取水印

from blind_watermark import WaterMark

bwm1 = WaterMark(4399, 2333, 36, 20, wm_shape=(128, 128))
# 注意需要设定水印的长宽wm_shape
bwm1.extract('output/打上水印的图.png', 'output/解出的水印.png')

效果展示

原图 水印
Python 数字图片盲水印_第1张图片
嵌入后的图 提取的水印
Python 数字图片盲水印_第2张图片

各种攻击后的效果

攻击方式 攻击后的图片 提取的水印
旋转攻击45度
旋转攻击.py
Python 数字图片盲水印_第3张图片
多遮挡
多遮挡攻击.py
Python 数字图片盲水印_第4张图片
横向裁剪50%
横向裁剪攻击.py
Python 数字图片盲水印_第5张图片
纵向裁剪50% Python 数字图片盲水印_第6张图片
缩放攻击(1200X1920->600X800) Python 数字图片盲水印_第7张图片 Python 数字图片盲水印_第8张图片
椒盐攻击 Python 数字图片盲水印_第9张图片
亮度提升攻击 Python 数字图片盲水印_第10张图片
亮度降低攻击 Python 数字图片盲水印_第11张图片

嵌入字符串

嵌入:

from blind_watermark import WaterMark

bwm1 = WaterMark(password_img=1, password_wm=1)
bwm1.read_img('pic/ori_img.jpg')
wm = '@guofei9987 开源万岁!'
bwm1.read_wm(wm, mode='str')
bwm1.embed('output/embedded.png')
len_wm = len(bwm1.wm_bit)
print('Put down the length of wm_bit {len_wm}'.format(len_wm=len_wm))

提取:

bwm1 = WaterMark(password_img=1, password_wm=1)
wm_extract = bwm1.extract('output/embedded.png', wm_shape=len_wm, mode='str')
print(wm_extract)

输出:

@guofei9987 开源万岁!

隐水印还可以是二进制数据

作为 demo, 如果要嵌入是如下长度为6的二进制数据

wm = [True, False, True, True, True, False]

嵌入水印

# 除了嵌入图片,也可以嵌入比特类数据
from blind_watermark import WaterMark

bwm1 = WaterMark(password_img=1, password_wm=1)
bwm1.read_ori_img('pic/原图.jpg')
bwm1.read_wm([True, False, True, True, True, False], mode='bit')
bwm1.embed('output/打上水印的图.png')

解水印:(注意设定水印形状 wm_shape

bwm1 = WaterMark(password_img=1, password_wm=1, wm_shape=6)
wm_extract = bwm1.extract('output/打上水印的图.png', mode='bit')
print(wm_extract)

解出的水印是一个0~1之间的实数,方便用户自行卡阈值。实测偏差极小。

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