Python实现图像信息隐藏 之前学习密码学的时候老师有提到过『信息隐藏』,现在用图像的方法尝试一下.思想是:把信息藏到RGB通道中的B通道,然后利用奇偶性可以恢复过来 原理 从源图中提取文字图像信息,记录这个文字图像信息像素点在图像矩阵中的位置 对载体图片进行预处理,将B通道的像素值全部设置成偶数 把载体图片中,把第一步已经记录的位置的像素B通道设置为奇数 信息解码的过程就是逆过程,只要找出载体图片中B通道是奇数的像素位置,然后统一着色就可以恢复 实现 一.写入要隐藏的信息 source =

图像隐写算法LSB—Least Significant Bits,又称最不显著位.LSB算法就是将秘密信息嵌入到载体图像像素值得最低有效位,改变这一位置对载体图像的品质影响最小. 原理如下: 以实验用的24位真彩图为例,每个像素用3Byte表示,每Byte分别表示R.G.B三色的亮度,亮度取值范围位0~0xFF.采用LSB算法就是将图像信息的每一Byte的最后一位二进制替换为待嵌入的秘密信息的一位,按顺序进行.因为对最后一位的替换操作其实就是对亮度信息的加一或减一,对颜色影响甚微,所以肉眼难以察

原理简介 针对文件结构的信息隐藏方法需详细掌握文件的格式,利用文件结构块之间的关系或根据块数据和块大小之间的关系来隐藏信息. BMP(Bitmap-File)图形文件是 Windows 采用的常见图形文件格式,要利用 BMP 位图进行信息隐藏首先需要详细了解 BMP 文件的格式,BMP 图像文件结构比较单一而且固定,BMP  图像由文件头.信息头.调色板区和数据区四个部分组成,而 24 位真彩色图像中没有调色板信息.24 位真彩色 BMP 位图文件包括 3 部分. 第一部分是 BMP 文件头.前

在学习python Web开发时,我们会选择使用Django.flask等框架. 在学习flask时,推荐学习看看<Flask Web开发:基于Python的Web应用开发实战(第2版)> 分三部分,全面介绍如何基于Python微框架Flask进行Web开发.第一部分是Flask简介,介绍使用Flask框架及扩展开发Web程序的必备基础知识.第二部分则给出一个实例,真正带领大家一步步开发完整的博客和社交应用Flasky,从而将前述知识融会贯通,付诸实践.第三部分介绍了发布应用之前必须考虑的事项

入门神经网络深度学习,推荐学习<深度学习入门:基于Python的理论与实现>,这本书不来虚的,一上来就是手把手教你一步步搭建出一个神经网络,还能把每一步的出处讲明白.理解神经网络,很容易就能入门. 深度学习真正意义上的入门书,深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术.书中使用Python3,尽量不依赖外部库或工具,从基本的数学知识出发,带领读者从零创建一个经典的深度学习网络,使读者在此过程中逐步理解深度学习. 学习参考: <深度学习入门:基于Python的理论与实现>中文版PDF,

从Theano到Lasagne:基于Python的深度学习的框架和库 摘要:最近,深度神经网络以“Deep Dreams”形式在网站中如雨后春笋般出现,或是像谷歌研究原创论文中描述的那样:Inceptionism.在这篇文章中,我们将讨论几个不同的深度学习框架,库以及工具. 深度学习是机器学习和人工智能的一种形式,利用堆积在彼此顶部的神经网络的多个隐藏层来尝试形成对数据更深层次的“理解”. 最近,深度神经网络以“Deep Dreams”形式在网站中如雨后春笋般出现,或是像谷歌研究原创论文中描述的

经常用Photoshop的人应该熟悉磁力套索(Magnetic Lasso)这个功能,就是人为引导下的抠图辅助工具.在研发领域一般不这么叫,通常管这种边缘提取的办法叫Intelligent Scissors或者Livewire. 本来是给一个图像分割项目算法评估时的Python框架,觉得有点意思,就稍稍拓展了一下,用PyQt加了个壳,在非常简陋的程度上模拟了一下的磁力套索功能.为什么简陋:1) 只实现了最基本的边缘查找.路径冷却,动态训练,鼠标位置修正都没有,更别提曲线闭合,抠图,Alpha M

一.项目简介 1.1 项目博客地址 https://www.cnblogs.com/xsfa/p/12083913.html 1.2 项目完成的功能与特色 爬虫和拥有三个可视化数据分析 1.3 项目采用的技术栈 python requests pyecharts 二.项目的需求分析 随着互联网的发展壮大,网络数据越来越多,如何高效抓取信息成为难题.网络爬虫具有自动提取网页信息的能力.文章根据网站的特点,提出了一种基于Python中requests模块及Py Query模块进行数据采集的爬虫程序设

决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现 作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(

基于小波变换的数字图像处理(MATLAB源代码) clear all; close all; clc;M=256;%原图像长度N=64; %水印长度[filename1,pathname]=uigetfile('*.*','select the image'); image1=imread(num2str(filename1));subplot(2,2,1);imshow(image1); title('original image');     % orginal image for wate

基于python的互联网软件测试开发(自动化测试)-全集合 1   关键字 为了便于搜索引擎收录本文,特别将本文的关键字给强调一下: python,互联网,自动化测试,测试开发,接口测试,服务测试,api测试,分层测试,分层自动化..etc 2   本文目的 对近几年自己对互联网领域的测试开发的一些见解以及一些学习资料进行整理和分享,希望能够给有志于此领域的人一些入门的指导. 同时能够将 Google 这样的大的互联网公司的软件开发模式向中国地区进行一些推广吧. 笔者的观点具有比较强的倾向性:人

基于python单元测试框架unittest完成appium自动化测试,生成基于html可视化测试报告 代码示例: #利用unittest并生成测试报告 class Appium_test(unittest.TestCase): """appium测试类""" def setUp(self): desired_caps = { 'platformName': 'Android', 'deviceName': 'Android Emulator',

基于python的opcode优化和模块按需加载机制研究(学习与思考) 姓名:XXX 学校信息:XXX 主用编程语言:python3.5 个人技术博客:http://www.cnblogs.com/Mufasa/ 文档转换为PDF有些图片无法完全显示,请移步我的博客查看 完成时间:2019.03.06 本项目希望您能完成以下任务: - 优化python字节码解析代码,从底层提升python脚本运行效率:(底层.编译器.虚拟机) - 基本思路可以统计游戏常用opcode指令,进行类似opcode合

基于python+Selenium+PHP+Ftp实现的轻量级web自动化测试框架   by:授客 QQ:1033553122     博客:http://blog.sina.com.cn/ishouke   欢迎加入软件性能测试交流QQ群:7156436       目录 1.           开发环境 2.           基本配置 3.           主要功能逻辑介绍 4.           框架功能简介 5.           服务端部署 6.           框架

如何简单实现接口自动化测试(基于 python) 2017年09月05日 11:52:25 阅读数:9904 GitChat 作者:饿了么技术社区 原文:如何简单实现接口自动化测试(基于 python) 关注微信公众号:GitChat 技术杂谈 ,这里一本正经的讲技术 一.简介 本文从一个简单的登录接口测试入手,一步步调整优化接口调用姿势,然后简单讨论了一下接口测试框架的要点,最后介绍了一下我们目前正在使用的接口测试框架pithy.期望读者可以通过本文对接口自动化测试有一个大致的了解. 二.引言

基于python调用libvirt API 1.程序代码 #!/usr/bin/python import libvirt import sys def createConnection(): conn = libvirt.openReadOnly(None) if conn == None: print 'Failed to open connection to QEMU/KVM' sys.exit(1) else: print '-----Connection is created succ

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下载:https://pan.baidu.com/s/1qKaDd9PSUUGbBQNB3tkDzw <机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow>高清中文版PDF+高清英文版PDF+源代码 下载:https://pan.baidu.com/s/1IAfr-tigqGE_njrfSATT_w <深度学习之TensorFlow:入门.原理与进阶实战>,李金洪 著. 下载:https://pan.baidu.com/s/1NYYpsxbWBvMn9U7jvj6XS

1.KNN原理: 存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,只选择样本数据集中前 $k$ 个最相似的数据,这就是KNN算法 $k$ 的出处, 通常 $k$ 是不大于20的整数.最后,选择 $k$ 个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类. 2.实验准备: Python s

基于python实现ADSL宽带帐号的获取及宽带拨号     基本思想: 1.研究上网方式(实验环境为电信网线接入式ADSL,拨号方式PPPOE) 2.研究宽带帐号和密码生成规律(实验环境,宽带帐号为4个数字组成,密码为3个数字组成),发现帐号和密码都很简单 3.通过python调用系统自带rasdia程序,进行拨号,如果成功拨号,说明该帐号有效则停止拨号(如果成功拨号,该号首次上网一个月内有效,如果持续探测,将可能造成其他方财产的大量损失) 4.该程序仅用于学习,请勿用于非法用途,否则后果自负