2022年10月16日
摘要: 初步构想通过调用 国家税务总局增值税发票查验平台 (https://inv-veri.chinatax.gov.cn/)接口查验发票信息,但验证部分相对复杂,于是退而求其次找到一个可实现相同功能且无需验证的接口(http://inv-veri.com) 参考资料:国家税务总局全国增值税发票查验平台  阅读全文
posted @ 2022-10-16 20:46 HOr7z 阅读(338) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2022年3月17日
摘要: 文献中提到的方式是要将音频信号分帧,再做离散小波变换、离散余弦变换等,但分帧后的数据为一维矩阵,按此类型将无法继续进行变换(只能通过矩阵变换处理)文献中并未提及后续处理的解决办法。 本次尝试基于矩阵分割合并,在音频数据特定某段的低位嵌入图像信息,原则上只要保持二值化对应数值的相对大小就可以实现提取, 阅读全文
posted @ 2022-03-17 22:19 HOr7z 阅读(124) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2022年3月13日
摘要: 主要参考【图像加密】图像处理之Logistic混沌序列加密 这篇博客,并将其中的matlab代码改成了python代码。 还原部分是在加密部分的基础上重复一次异或处理,所以只需再次使用加密函数(将图片路径改成加密后的图像)即可。 import cv2 import numpy as np from 阅读全文
posted @ 2022-03-13 16:46 HOr7z 阅读(2230) 评论(0) 推荐(1) 编辑
  2022年3月12日
摘要: 有关音频文件数字水印的参考材料相对较少,在短暂的尝试后,通过模仿图像文件dwt算法的嵌入方式,使用librosa库中短时傅里叶变换函数完成了水印嵌入及提取。过程简洁,代码量极少。美中不足的是由于音频文件数据类型为complex64而图像文件数据类型为uint8,嵌入过程中会不可避免的存在部分数据丢失 阅读全文
posted @ 2022-03-12 18:09 HOr7z 阅读(293) 评论(0) 推荐(1) 编辑
  2022年3月9日
摘要: 水印实现的思路为: 先将水印图像W二值化,当水印图像W=255时,若载体图像I对应位像素值为奇数,则I对应位值不变,若为偶数,I对应位值加一;当水印图像W=0时,若载体图像I对应位像素值为偶数,则I对应位值不变,若为奇数,I对应位值减一。 提取时只要判断对应位像素值的奇偶性,二值化赋值就可以提取出水 阅读全文
posted @ 2022-03-09 18:02 HOr7z 阅读(71) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2022年3月6日
摘要: 在重新整理了图像数字水印的代码后总结出两种简单易行的方案,其一基于离散小波变换与奇异值分解,其二基于离散小波变换与(2,2)视觉加密。从提取效果来看,第一种方式效果更好,第二种方式中用到的视觉加密则较为少见。 由于个人水平受限,两种方式均未能实现盲提取。 将图像数字水印转为视频数字水印的关键在于转化 阅读全文
posted @ 2022-03-06 12:55 HOr7z 阅读(605) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2022年2月27日
摘要: 基于dwt(离散小波变换)实现彩色图像水印嵌入部分_2.0 内容对应之前嵌入部分的代码。 import cv2 import pywt from PIL import Image originalImg_path = '100_10.bmp' processedImg_path = 'test.pn 阅读全文
posted @ 2022-02-27 20:50 HOr7z 阅读(263) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2022年2月25日
摘要: 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,t 阅读全文
posted @ 2022-02-25 22:18 HOr7z 阅读(375) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2022年2月24日
摘要: import cv2 import os from PIL import Image similary = 0.4 # 相似度值,可根据初步结果进行调整 # 读取并比较文件夹下的图片,同时删除相似图片 def read_dir(dir_name): if os.path.exists(dir_nam 阅读全文
posted @ 2022-02-24 19:50 HOr7z 阅读(206) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 这次的内容主要为水印图像经过阿诺德置乱算法后通过离散小波变换进行嵌入,仅考虑嵌入方式,其余部分处理从简,之后再做探究。 嵌入部分参考上图公式,为验证方便,代码中将三级小波变换与一级小波变换的嵌入方式简化为一级小波变换与一级小波变换的嵌入,当然,嵌入效果不会很好。 为使结果仍为彩色图像,在小波变换前将 阅读全文
posted @ 2022-02-24 19:25 HOr7z 阅读(700) 评论(0) 推荐(0) 编辑