opencv-17 脸部打码及解码

使用掩模和按位运算方式实现的对脸部打码、解码实例

代码如下:

import cv2
import numpy as np
#读取原始载体图像
lena=cv2.imread("lena.png",0)
#读取原始载体图像的 shape 值
r,c=lena.shape
mask=np.zeros((r,c),dtype=np.uint8)
mask[220:400,250:350]=1
#获取一个 key,打码、解码所使用的密钥
key=np.random.randint(0,256,size=[r,c],dtype=np.uint8)
#============获取打码脸============
#使用密钥 key 对原始图像 lena 加密
lenaXorKey=cv2.bitwise_xor(lena,key)
#获取加密图像的脸部信息 encryptFace
encryptFace=cv2.bitwise_and(lenaXorKey,mask*255)
#将图像 lena 内的脸部值设置为 0,得到 noFace1
noFace1=cv2.bitwise_and(lena,(1-mask)*255)
#得到打码的 lena 图像
maskFace=encryptFace+noFace1
#============将打码脸解码============
#将脸部打码的 lena 与密钥 key 进行异或运算,得到脸部的原始信息
extractOriginal=cv2.bitwise_xor(maskFace,key)
#将解码的脸部信息 extractOriginal 提取出来,得到 extractFace
extractFace=cv2.bitwise_and(extractOriginal,mask*255)
#从脸部打码的 lena 内提取没有脸部信息的 lena 图像,得到 noFace2
noFace2=cv2.bitwise_and(maskFace,(1-mask)*255)
#得到解码的 lena 图像
extractLena=noFace2+extractFace
#============显示图像============
cv2.imshow("lena",lena)
cv2.imshow("mask",mask*255)
cv2.imshow("1-mask",(1-mask)*255)
cv2.imshow("key",key)
cv2.imshow("lenaXorKey",lenaXorKey)
cv2.imshow("encryptFace",encryptFace)
cv2.imshow("noFace1",noFace1)
cv2.imshow("maskFace",maskFace)
cv2.imshow("extractOriginal",extractOriginal)
cv2.imshow("extractFace",extractFace)
cv2.imshow("noFace2",noFace2)
cv2.imshow("extractLena",extractLena)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

运行效果:

在这里插入图片描述

运行上述程序,会出现如图 所示的图像,其中:
 图(a)是原始图像 lena,本程序要对其脸部进行打码。
 图(b)是模板图像 mask,其中白色区域的像素值为 1,黑色区域的像素值为 0。为了方便
显示,在使用函数 cv2.imshow()显示该图像时,将其中的值 1 调整为 255。
 图©是模板图像 mask(图(b))的反色图。
 图(d)是密钥图像 key,该图像使用随机数生成。
 图(e)是整体打码图像 lenaXorKey,是将图像 lena(图(a))和密钥图像 key(图(d))进
行异或运算得到的。
 图(f)是从整体打码图像(图(e))内提取的脸部打码图像 encryptFace。
 图(g)是从图像 lena(图(a))内提取的不包含脸部信息的图像 noFace1,在提取过程中,
将模板图像 mask 的反色图(图©)作为模板。
 图(h)是对图像 lena 的脸部进行打码的结果图像 maskFace,该图像是通过对脸部打码图
像 encryptFace(图(f))和不包含脸部信息的图像 noFace1(图(g))进行按位或运算
得到的。
 图(i)是提取的初步原始图像 extractOriginal,该图像是通过对打码脸部图像 maskFace(图
(h))和密钥图像 key(图(d))进行异或运算得到的。
 图(j)是从提取的初步原始图像 extractOriginal(图(i))中提取的脸部图像 extractFace。
 图(k)从脸部打码的结果图像 maskFace(图(h))内提取的不包含脸部信息的图像 noFace2。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/47499.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

MLagents 多场景并行训练

MLagents多场景并行训练调试总结 摘要 关于Unity MLagents的环境安装已经有了很多的blog和Video,本文针对MLagents的多场景的并行训练,以及在探索过程中出现的问题进行总结。 内容 Unity MLagents 多场景并行训练可以同时设置开多个场景进行并行探索…

账号列表的删除编辑提交

<template><div><plan title"账号列表"><!-- selection-change"handleSelectionChange"添加这个属性就是点击可以得到你想要的value值 --><el-tablestyle"width: 100%":data"list"selection-change"h…

Python 生成随机图片验证码

使用Python生成图片验证码 Python 生成随机图片验证码安装pillow包pillow包生成图片基本用法生成图片验证码 Python 生成随机图片验证码 在写一个Web项目的时候一般要写登录操作&#xff0c;而为了安全起见&#xff0c;现在的登录功能都会加上输入图片验证码这一功能&#xff…

上海VR全景展示,快速了解VR全景拍摄

导语&#xff1a; 随着科技的不断进步&#xff0c;虚拟现实技术的应用日益广泛。在这其中&#xff0c;VR全景图片作为一种数字化助力的全景拍摄方式&#xff0c;正逐渐成为人们关注的焦点。通过数字化技术&#xff0c;VR全景图片能够以360度全方位的视角呈现真实的场景&#x…

功率放大器在电光调制中的应用有哪些

电光调制是一种利用光电效应将电信号转化为光信号的技术。在实现电光调制的过程中&#xff0c;功率放大器作为一个重要的组件&#xff0c;具有对输入电信号进行放大和控制的功能。本文将介绍功率放大器的基本原理、特点以及在电光调制中的应用。 基本原理 功率放大器是一种能够…

小程序 methods方法互相调用 this.onClickCancel is not a function

背景 做了一个自定义的弹出对话窗口&#xff0c;主要是自定义一些文本颜色。 问题 但是点击按钮事件&#xff1a;取消与确认&#xff0c;调用了同一个接口&#xff0c;然后想着走不同方法&#xff0c;需要调用methods其他方法。然后报错了&#xff1a; VM1081 WAService.js:…

Vue style中的 scoped 属性

Vue 中存在 scoped 属性&#xff0c;HTML5中也存在一个 scoped 属性&#xff0c;而且&#xff0c;这两者都是针对 css 样式处理的属性&#xff0c;所以很多文章在 解释 Vue scoped 的时候&#xff0c;都会把两者混为一谈&#xff0c;直接进把 HTML5 scoped 的定义搬到 Vue scop…

QT Http协议

文章目录 前言一、HTTP概述二、HTTP的两种模型1.B/S模型2.C/S模型 三、请求报文和响应报文三、调试软件Postman四、QT中的HTTP类五、使用HTTP类请求数据总结 前言 本篇文章来给大家讲解QT中的Http协议&#xff0c;Http协议主要用于网络中数据的请求和响应&#xff0c;那么这篇…

Windows用户如何安装新版本cpolar内网穿透

在科学技术高度发达的今天&#xff0c;我们身边充斥着各种电子产品&#xff0c;这些电子产品不仅为我们的工作带来极大的便利&#xff0c;也让生活变得丰富多彩。我们可以使用便携的电子设备&#xff0c;记录下生活中精彩和有趣的瞬间&#xff0c;并通过互联网方便的与大家分享…

git拉取项目报错:fatal: remote error: Service not enabled

一般是git地址错误&#xff0c;如果是原本就有的项目&#xff0c;看看是不是代码库移动到其他地方了&#xff0c;这个库已经被删除了

leetcode数据结构题解(Java实现)(存在重复元素、最大子数组和、两数之和、合并两个有序数组)

文章目录 第一天217. 存在重复元素53.最大子数组和 第二天1. 两数之和88. 合并两个有序数组 第一天 217. 存在重复元素 题解思路&#xff1a;首先题目需要的是判断数组中是否存在相同的数字&#xff0c;存在返回true,不存在就返回false。 那么显然可以这样做&#xff0c;先进行…

[Tools: Camera Conventions] NeRF中的相机矩阵估计

参考&#xff1a;NeRF代码解读-相机参数与坐标系变换 - 知乎 在NeRF中&#xff0c;一个重要的步骤是确定射线&#xff08;rays&#xff09;的初始点和方向。根据射线的初始点和方向&#xff0c;和设定射线深度和采样点数量&#xff0c;可以估计该射线成像的像素值。估计得到的…

AcWing 3708. 求矩阵的鞍点

输入样例&#xff1a; 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4输出样例&#xff1a; 1 4 4 2 4 4 3 4 4 #include<bits/stdc.h> using namespace std; const int N1010; int n,m,a[N][N],x[N],y[N],flag1; int main(){scanf("%d%d",&n,&m);for(int i1;i<n;i…

Pure Admin 图标篇

1. 官方图标讲解地址 B站搜索&#xff1a;vue-pre-admin之图标篇&#xff0c;作者“乐于分享的程序员小铭” 2. 实操 1. iconify官网 Icon Sets • Iconify 2. 在build->optimize.ts 中&#xff0c;配置所用的Iconify icon包 如&#xff1a; "iconify-icons/ep&quo…

Mysql- 存储引擎

目录 1.Mysql体系结构 2.存储引擎简介 3.存储引擎特点 InnoDB MyISAM Memory 4.存储引擎选择 1.Mysql体系结构 MySQL整体的逻辑结构可以分为4层&#xff1a; 连接层&#xff1a;进行相关的连接处理、权限控制、安全处理等操作 服务层&#xff1a;服务层负责与客户层进行…

云原生架构的定义

前言&#xff1a; 从技术的角度&#xff0c;云原生架构是基于云原生技术的一组架构原则和设计模式的集合&#xff0c;旨在将云应用中非业务代码的部分进行最大化的剥离&#xff0c;从而让云设施接管应用中原有的大量非功能特性&#xff08;如弹性、韧性、安全、可观测性、灰度…

C++OpenCV(6):图像阈值操作

&#x1f506; 文章首发于我的个人博客&#xff1a;欢迎大佬们来逛逛 &#x1f506; OpenCV项目地址及源代码&#xff1a;点击这里 文章目录 图像阈值化 图像阈值化 阈值又叫临界值&#xff0c;是指一个效应能够产生的最低值或最高值。 例如我们选择的阈值为125&#xff0c;则…

jQueryAPI

文章目录 1.jQuery 选择器1.1 jQuery 基础选择器1.2 jQuery 层级选择器1.3 隐式迭代1.4 jQuery 筛选选择器1.5 jQuery 筛选方法1.6 jQuery 里面的排他思想1.7 链式编程 2.jQuery 样式操作2.1 操作 css 方法2.2 设置类样式方法2.3 类操作与className区别 3.jQuery 效果3.1 显示隐…

你们公司的【前端项目】是如何做测试的?字节10年测试经验的我这样做的...

前端项目也叫web端项目&#xff08;通俗讲就是网页上的功能&#xff09;是我们能够在屏幕上看到并产生交互的体验。 前端项目如何做测试&#xff1f; 要讲清楚这个问题&#xff0c;先需要你对测试流程现有一个全局的了解&#xff0c;先上一张测试流程图&#xff1a; 测试流程…

1374218-86-6,BHQ10 COOH,具有良好的荧光性能

资料编辑|陕西新研博美生物科技有限公司小编MISSwu​ BHQ-10 acid&#xff0c;BHQ-10 COOH&#xff0c;BHQ-10 羧酸 PART1----​产品结构式&#xff1a; PART2----​产品规格&#xff1a; 1.CAS号&#xff1a;1374218-86-6 2.分子式&#xff1a;C23H23N5Na2O8S2 3.分子量&…