前言

隐藏图片就是在白色背景和黑色背景显示出不同的图片,之前qq可以显示,现在好像也不行了,原因就是原来的qq,在发出来默认是白色背景,而点开后是黑色背景。但是这个原理还是挺有意思的,所以简单的研究了一下

隐藏图原理

参考文章
原理参考文章里面说的很详细了,这里不多赘述。
一个要注意的一点是,在黑色背景显示的图片需要进行一下处理,否者效果及其不好,就是降低对比度,并提高亮度(为了在白色背景下隐藏的更好),这一点也是文章没有提到的。

代码实现

import time
import cv2
import numpy as np
import sys Wimg = cv2.imread('1.jpg') #白色背景显示的图片 Wimg为white-img缩写
Wimg = cv2.cvtColor(Wimg,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
Wimg = cv2.cvtColor(Wimg,cv2.COLOR_GRAY2BGRA) Bimg = cv2.imread('2.jpg') #黑色背景显示的图片 Bimg为black-img缩写
Bimg = cv2.cvtColor(Bimg,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
Bimg = cv2.cvtColor(Bimg,cv2.COLOR_GRAY2BGRA) h1,w1 = Wimg.shape[:2]
h2,w2 = Bimg.shape[:2]
h = min([h1,h2])
w = min([w1,w2])
# 奇数列行,为了交错排列两张图片
if h % 2 == 0:
h -= 1
if w % 2 == 0:
w -= 1 # 降低对比度,并提高亮度
Bimg = cv2.addWeighted(Bimg,0.3,0,0,100) Wimg = cv2.resize(Wimg,(w,h))
Bimg = cv2.resize(Bimg,(w,h))
Rimg = np.zeros([h,w,4],dtype=np.uint8)
flag = True
print(h,w)
for y in range(h):
for x in range(w):
if flag:
# 显示白色图片
Rimg[y,x] = Wimg[y,x]*0.3
Rimg[y,x,3] = 255-Wimg[y,x,0]
flag = False
else:
# 显示黑色图片
Rimg[y,x] = Bimg[y,x]
Rimg[y,x,3] = Bimg[y,x,0]
flag = True cv2.imwrite('result.png',Rimg, [cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 0])

效果查看

我这里直接用 gimp 新建图层来看效果,这样效果也会更加明显。
白色背景显示的图片:

黑色背景显示的图片:

python opencv制作隐藏图片的更多相关文章

  1. Python+Opencv实现把图片转为视频

    1. 安装Opencv包 在Python命令行输入如下命令(如果你使用的Anaconda,直接进入Anaconda Prompt键入命令即可.如果你不知道Anaconda是什么,可以参考王树义老师的文 ...

  2. Python OpenCV ——Matplotlib显示图片

    Color image loaded by OpenCV is in BGR mode.But Matplotlib displays in RGB mode.So color images will ...

  3. Python opencv计算批量图片的BGR各自的均值

    #coding:utf-8 #第一种方式 很慢很慢 自己写的如何计算均值 ''' import cv2 import os def access_pixels(frame): print(frame. ...

  4. python opencv show图片,debug技巧

    debug的时候可以直接把图片画出来debug. imshow函数就是python opencv的展示图片的函数,第一个是你要起的图片名,第二个是图片本身.waitKey函数是用来展示图片多久的,默认 ...

  5. RPi 2B python opencv camera demo example

    /************************************************************************************** * RPi 2B pyt ...

  6. Python + opencv 实现图片文字的分割

    实现步骤: 1.通过水平投影对图形进行水平分割,获取每一行的图像: 2.通过垂直投影对分割的每一行图像进行垂直分割,最终确定每一个字符的坐标位置,分割出每一个字符: 先简单介绍一下投影法:分别在水平和 ...

  7. Python OpenCV图片转视频 工具贴(三)

    Python OpenCV图片转视频 粘贴即用,注意使用时最好把自己的文件按照数字顺序命名.按照引导输入操作. # 一键傻瓜式引导图片串成视频 # 注意使用前最好把文件命名为数字顺序格式 import ...

  8. 【10】python窗口控制[隐藏,移动]

    步骤一:下载小软件,如下图 该软件用于提取需要控制程序窗口的具体信息 二.程序代码 #__author:"**佳" #date: 2018/10/20 0020 #function ...

  9. 基于OpenCV制作道路车辆计数应用程序

    基于OpenCV制作道路车辆计数应用程序 发展前景 随着科学技术的进步和工业的发展,城市中交通量激增,原始的交通方式已不能满足要求:同时,由于工业发展为城市交通提供的各种交通工具越来越多,从而加速了城 ...

  10. 【Python | opencv+PIL】常见操作(创建、添加帧、绘图、读取等)的效率对比及其优化

    一.背景 本人准备用python做图像和视频编辑的操作,却发现opencv和PIL的效率并不是很理想,并且同样的需求有多种不同的写法并有着不同的效率.见全网并无较完整的效率对比文档,遂决定自己丰衣足食 ...

随机推荐

  1. winform,隐藏窗体

    public Form1()        {            InitializeComponent();            this.WindowState = FormWindowSt ...

  2. 邮箱的代理发送Send as权限不生效

     邮箱的代理发送Sendas权限不生效 最近,有需求为用户添加其它邮箱的代理发送Sendas权限.在Exchange的管理单元里添加完毕后,发现没有效果,客户端提示你没有权限以用户的名义发送邮件 ...

  3. 【学习笔记】Vins-Mono论文阅读笔记(二)

    估计器初始化简述 单目紧耦合VIO是一个高度非线性的系统,需要在一开始就进行准确的初始化估计.通过将IMU预积分与纯视觉结构进行松耦合对齐,我们得到了必要的初始值. 理解:这里初始化是指通过之前imu ...

  4. Failed to find a valid digest in the 'integrity' attribute for resource

    一.Bootstrap  引入报错 在使用bootstrap过程中发现无法使用下拉导航栏,或者是显示不出效果. Failed to find a valid digest in the 'integr ...

  5. 微信小程序发布与支付

    一.小程序的发布流程 小程序协同工作和发布官网链接 1.背景 小程序的平台里,开发者完成开发之后,需要在开发者工具提交小程序的代码包,然后在小程序后台发布小程序. 2.流程 上传代码 代码管理服务器上 ...

  6. python锦鲤

    今日内容目录 垃圾回收机制 流程控制理论& 流程控制之分支结构& 流程控制之循环结果& 详情 Python垃圾回收机制 """ 有一些语言,内存空 ...

  7. Python地图栅格化实例

    Python地图栅格化实例 引言 shapefile是GIS中的一种非常重要的数据类型,由ESRI开发的空间数据开放格式,目前该数据格式已经成为了GIS领域的开放标准.目前绝大多数开源以及收费的GIS ...

  8. File常用的方法操作、在磁盘上创建File、获取指定目录下的所有文件、File文件的重命名、将数据写入File文件

    文章目录 1.基本介绍 2.构造方法 3.常用的方法 4.代码实例 4.1 创建文件和目录(目录不存在) 4.1.1 代码 4.1.2 测试结果 4.2 测试目录存在的情况.直接写绝对的路径名 4.2 ...

  9. C++ lower_bound/upper_bound用法解析

    1. 作用           lower_bound和upper_bound都是C++的STL库中的函数,作用差不多,lower_bound所返回的是第一个大于或等于目标元素的元素地址,而upper ...

  10. 7.pyagem-游戏背景

    背景交替滚动 游戏启动后,背景图像不断的向下移动 在视觉上产生角色不断向上移动的错觉 游戏背景不断变化,游戏主角的位置报错不变   实现方案 创建两张背景图 第一张完全和屏幕重合,第二章在屏幕的正上方 ...