python中Image库，LSB隐写，图片的色彩模式

旧城等待， 2021-09-20 23:20 617阅读 0赞

> LSB隐写（最低有效位的隐写），是指通过改变图片中像素的最低位来实现信息的隐藏的。这种隐写方式需要图片是无压缩的位图，因此一般用于**bmp**和**png**图片。

这里有需要注意的是图片的色彩格式，常见的格式有 RGB，灰度，和CMYK。  
对于RGB三原色格式来说，一个像素是由3个字节构成的，因此一个像素可以实现3位的信息隐藏。对于灰度格式，一个像素是由一个字节构成的，只能隐藏1位的信息。而对于CMKY，一个像素是由4个字节构成的。

那么如何判断一张图片是哪一种色彩模式呢？我们可以借助pyhon中PIL库来实现（仅支持到python2.7，后面创建了兼容python3.x的叫作pillow）。借助Image对象的mode属性来实现。网上对于rgb隐写有很多，下面给出一个对灰度图片隐写的例子来看看。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ljemZ5NTg1_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
这张黑白图片叫作**胜利之吻**，下载下来是一张bmp的图片，感兴趣的可以去了解它的历史。题目的名字叫作**最低位的亲吻**，应该就和lsb隐写有关了。

下面给出提取信息的代码(pthon 2.7)：

from PIL import Image
    #得到Image对象
    img = Image.open('1.bmp')
    print img.mode #打印的结果为L，代表的是灰度图片
    width，height = img.size #size属性返回的是一个元组，代表了宽和高各多少像素
    
    for i in range(0,width):
    	for j in range(0,height): 
    		#根据(i,j)得到对应的像素点，对于rgb模式来说会得到一个三元组，
    		#而对本例子中的灰度模式，打印的结果是一个整数，因为它只有一个字节
    		dot = img.getpixel((i,j))
    		print "原像素为",dot #可以发现结果是一个0~255的数
    		if dot&0x1 == 0:
    			#按位与操作提取出每个像素（一字节）最低位二进制,因为一位二进制
    			#要么为0，要么为1，可以通过黑（0）白（255）的效果来分辨
    			img.putpixel((x,y),0)
    		else:
    			img.putpixel((x,y),255)	
    image.show()

结果会得到一张二维码，即可得到flag.

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ljemZ5NTg1_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20210920/35009c26c17f4f0dbb42f92815ecbe5f.png