先说说图像原理
哥几个又来学习了【手动狗头】
一张图片，它不仅仅是一张图片，它是由一个一个像素组成的，我们像素越多，图像也会越清晰，这就是我们常说的高清呀，超高清呀就是这样来的，同时横纵坐标的像素大小，也决定着我们图片大小
很明显这里决定着我们图片就是一个正方形
然后，其实我们看到的图，不仅仅是一张图，它是由三张图叠加起来的（可以看作三维数组），也就是我们常说的三原色
R（红）G（绿）B（蓝）几乎可以组成所有颜色
R
G
B
我们也就是在这个上面去做手脚
一、安装cv2
pip install opencv-python
二、加密
import numpy as np import cv2 as cv #主要思路就是生成一个和图像一样大的三维数组去做异或 t_path=r"C:\Users\twy\PycharmProjects\1\2.jpg"#文件路径 lena=cv.imread(t_path)#读取图像的编码 w,h,c=lena.shape#获取 宽度 高度 有几张图像叠加（一般都是三张 RGB） key=np.random.randint(0,256,size=[w,h,c],dtype=np.uint8)#在 宽度 高度 叠加 这样一个三位数组里面给每一个值生成0~255的随机值 #加密 encode=cv.bitwise_xor(lena,key)#异或处理 cv.imshow("encode1",encode)#显示 cv.imshow("222",cv.bitwise_xor(encode,key))#再做一次异或就还原了 cv.waitKey(2000)
三、打码
t_path=r"C:\Users\twy\PycharmProjects\1\2.jpg"#文件路径 #这个原理也比较简单，就是由某一个像素点的颜色来代替其他周围像素点的颜色 lena=cv.imread(t_path)#读取图片编码 w,h,c=lena.shape#获取 宽度 高度 有几张图像叠加（一般都是三张 RGB） for m in range(0,1000):#我们打码的范围 for n in range(0,1000): if m%30==0 and n%30==0:#每30个取一个颜色，让周围的颜色都等于这一个像素 for i in range(0,30): for j in range (0,30): (b,g,r)=lena[m,n]#m，n是不变的（b,g,r）三层 lena[m+i,n+j]=(b,g,r)#只有i，j在变 cv.imshow("1",lena) cv.waitKey(200000) cv.destroyAllWindows()
如果我们改变范围…又会有什么好玩的呢【手动狗头】，我们还可以获取鼠标的位置，然后…欸，手动打码？要不再结合结合小唐的人脸识别？？？欸，自动给你脸部打码啊哈哈哈，Python太好玩了！
