标签：waterImg 彩色图像 dwt Img cv2 num path new 2.0
修改了尺寸变换导致的图像失真问题，同时简化了部分代码。
本次内容为验证嵌入流程，所以过程不算繁杂，关键参数和小波变换级数后期可作为密钥。
import cv2
import pywt
import numpy as np
from PIL import Image
def inches3(num,times):
for i in range(times):
num = round((num/2+1))
return num
def Icm(Img_path):
def maxRC():
Img = cv2.imread(Img_path, 0)
R = Img.shape[0]
C = Img.shape[1]
num = max(R, C)
return num
num = maxRC()
rc_new = inches3(num, 2) # 3-1(3维小波-1维小波)
return rc_new
Img_path = '100_10.bmp'
waterImg_path = 'new.bmp'
Img = cv2.imread(Img_path)
Img = Img[:, :, [2, 1, 0]] # 调整通道顺序
waterImg = cv2.imread(waterImg_path, 0) # 读取水印灰度图像
rcnew = Icm(Img_path) # 对应1920，此处值为482
waterImg_new = cv2.resize(waterImg, (rcnew, rcnew))
R = Img.shape[0]
C = Img.shape[1]
RC_new = max(R, C)
Img_new = cv2.resize(Img, (RC_new, RC_new))
(r, g, b) = cv2.split(Img_new)
# 原图像三级小波变换
coeffs1 = pywt.wavedec2(b, 'db2', level=3)
[ca, (ch3, cv3, cd3), (ch2, cv2, cd2), (ch1, cv1, cd1)] = coeffs1
# 水印图像一级小波变换
coeffs2 = pywt.wavedec2(waterImg_new, 'db2', level=1)
[cA, (cH1, cV1, cD1)] = coeffs2
# 自定义嵌入系数
a1 = 0.1
a2 = 0.2
a3 = 0.1
a4 = 0.1
# 嵌入部分
ca = ca + cA * a1
ch3 = ch3 + cH1 * a2
cv3 = cv3 + cV1 * a3
cd3 = cd3 + cD1 * a4
newImg = pywt.waverec2([ca, (ch3, cv3, cd3), (ch2, cv2, cd2), (ch1, cv1, cd1)], 'db2')
merged = np.ones(Img_new.shape, dtype=np.uint8)
merged[:, :, 2] = newImg
merged[:, :, 1] = g
merged[:, :, 0] = r
Img = Image.fromarray(merged)
Img = Img.resize((1920, 1080), Image.ANTIALIAS) #重新调整大小，抗锯齿
Img.save('test.png')
原图像为1920*1080 .bmp格式（从视频中抽取）
因为后期将用于视频文件处理，所以代码中的尺寸变换暂时只针对这一固定尺寸。
结果示例：
嵌入后
原图（.bmp格式无法上传，此处为截图）1920*1080
水印图像（ 经过Arnold置乱处理）100*100
Arnold阿诺德置乱（猫脸变换）图像盲水印注入预处理（python）
标签：waterImg,彩色图像,dwt,Img,cv2,num,path,new,2.0 来源： https://www.cnblogs.com/hortz/p/15937985.html
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