0x00 前言 在安全的大趋势下,信息安全越来越来受到国家和企业的重视,所以CTF比赛场次越来越多,而且比赛形式也不断的创新,题目也更加新颖有趣,对选手的综合信息安全能力有一个较好的考验,当然更好的是能从比赛有所收获,不断学习和总结提升自己的信息安全能力与技术.转到CTF比赛上,通常在CTF比赛中常有与隐写术(Steganography)相关的题目出现,这里我们讨论总结图片隐藏文件分离的方法,欢迎大家补充和交流

一. split()通道分离函数 split()函数的C++版本有两个原型,他们分别是: C++: void split(const Mat& src, Mat*mvbegin);//&为引用操作符 C++: void split(InputArray m,OutputArrayOfArrays mv); 两种定义用法相同,第一个参数填待分离的Mat型多通道矩阵(二维),第二个参数填分离后的Mat型单通道数组(三维)或一个vector<Mat>对象.应用实例如下: #inclu

一.对比度亮度调整 #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; #define WIN_NAME "输出图像" Mat src,dst; ,bright=; void onChange(int,void*){ ; i < src.rows; i++) { ; j < src.cols; j++) { //saturate_cast<uchar> 溢出保护:if(data<0) data=0;

原理上,分离与否,不会减小图片原始体积,还可能增大了. RGBA32 分离后 = RGB24 + A8,这种情况下大小没变 但压缩后就不一样了,因为RGBA32整张图的压缩过程中,每个像素是否可以压缩受制于R,G,B,A四个分量同时影响. 而分离后,RGB只受R,G,B三个量影响,A仅受A自己影响,很明显会带来更多的压缩可能性. 因此,当图片尺寸较大时,可以通过ALPHA通道分离方法来提高图片压缩率

一:HSV追踪有颜色对象 def inRange(src, lowerb, upperb, dst=None) #lowerb是上面每个颜色分段的最小值,upperb是上面每个颜色分段的最大值,都是列表类型 (一)捕获视频中的红色 import cv2 as cv import numpy as np def extrace_object(): capture = cv.VideoCapture("./1.mp4") while True: ret,frame = capture.re

vector<Mat> hsvSplit; //因为我们读取的是彩色图,直方图均衡化需要在HSV空间做 split(imgHSV, hsvSplit); equalizeHist(hsvSplit[], hsvSplit[]); merge(hsvSplit, imgHSV); 用上面的代码做HSV通道分离的时候,出现Vector内存越界的情况 解决方案一: vector<Mat> hsvSplit; //因为我们读取的是彩色图,直方图均衡化需要在HSV空间做 hsvSplit.r

unity针对Android平台还提供了通道分离的方式:将图片(sprite)压缩成ETC1,提取Alpha生成一张通道图.unity将通道图保存的格式为a8格式,目的为了让混合起来的Alpha效果很好.比如一张1024*1024的贴图,ETC1压缩格式为0.5M,a8格式的通道图压缩结果为1M,加起来是1.5M. 图1-1,在贴图面板中勾选Override for Android , Format格式选为RGB Compressed ETC4 bits, 勾选 Split Alpha Chan

opencv 和 matlab 在处理彩色图像的时候,通道的存储顺序是不同的. matlab 的排列顺序是R,G,B: 而在opencv中,排列顺序是B,G,R. 下面通过一个小程序看看opencv中的三个通道. // PS_Algorithm.h #ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #include <iostream> #include <string> #include "c

一.获取和修改像素点的值 import cv2img = cv2.imread('lena.jpg') # 100, 90表示行列坐标 px = img[100, 90] print(px) # 获取一个坐标单通道的值 # 0:蓝色(B) # 1:绿色(G) # 2:红色(R) px_blue = img[100, 90, 0] px_green = img[100, 90, 1] px_red = img[100, 90, 2] print(px_blue) print(px_green) p

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("test.jpg"); Mat logo = imread("logo.jpg"); //设定ROI区域 Mat ROI = src(Rect(, , logo

上篇文章中我们讲到了使用addWeighted函数进行图像混合操作,以及将ROI和addWeighted函数结合起来使用,对指定区域进行图像混合操作. 而为了更好地观察一些图像材料的特征,有时需要对RGB三个颜色通道的分量进行 分割显示和调整 .通过Opencv 的split和merge 方法很方便 达到的目的. 一.分离颜色通道 先讲讲这俩个互为冤家的函数.首先讲进行通道分离的split 函数 <1>split函数详解 将一个多通道数组分离成几个单通道数组.  PS:这里的array按语境译

11     绘制直线的line函数 DrawLine(Mat img, Pont start, Point end); 绘制椭圆的ellipse函数 DrawEllipse(Mat img, double angle) 其中angle为椭圆旋转角度 绘制矩形的rectangle函数 DrawRectangle 绘制原的circle函数 DrawFilledCircle(Mat img, Point center) 绘制填充的多边形的fillpoly函数 DrawPolygon(Mat img)

#include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <string> using namespace std; using namespace cv; int main(){ string path = "F:/"; Mat img = imread(path+"000586.j

ROI区域图像叠加&图像混合 #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; //-----------------------------------[全局函数声明部分]--------------------------------------

https://blog.csdn.net/ZYTTAE/article/details/42234989 由于算法的需要,需要把彩色图像的R.G.B值分离出来,OpenCV中正好有split() 和 merge() 函数可以实现. 一.对单独彩色图片的RGB通道分离: #include <iostream> #include "cv.h" #include "highgui.h" using namespace std; using namespace

对于三通道或四通道图像,有时要对某一通道的像素值进行修改或展示,这就需要进行通道分离操作.修改后,若要进行结果展示,就需要重新将各通道合并. 通道分离:split 函数 void split (InputArray m, OutputArrayOfArrays mv); m ,需要进行分离的多通道矩阵,一般为 Mat 类型. mv ,用来存储分离后的多个矩阵,可用 vector 容器来存储. 通道合并:merge 函数 void merge(InputArrayOfArrays mv,Outpu

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("f:/temp/images/lena.jpg"); if (src.empty()) { printf("Could not find the image!\n&quo

一.图像通道 1.彩色图像转灰度图 from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt img=Image.open('d:/ex.jpg') gray=img.convert('L') plt.figure("beauty") plt.imshow(gray,cmap='gray') plt.axis('off') plt.show() 使用函数convert()来进行转换,它是图像实例对象的一个方法,接受一个 mode 参数,

平时工作经常需要做些图像分析,需要给图像分通道,计算各个通道的直方图分布特点,这个事儿photoshop也能做,但是用起来不方便,且需要电脑上安装有PS软件,如果用OpenCV, 更是需要在visual studio上做很多配置工作.本文充分利用python的便携性和轻量级特点,力图实现一个脚本,到处处理的目标. 注:本文使用Python2.7.8和PIL1.1.7,注意版本问题. <使用方法> 1.将待处理图片命名为1.jpg和本文python脚本文件放入同一文件夹: 2.运行python脚

代码有参考跟整合:没有一一列出出处 // split_rgb.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <vector> #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgpr

一.图像通道 1.彩色图像转灰度图 from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt img=Image.open('d:/ex.jpg') gray=img.convert('L') plt.figure("beauty") plt.imshow(gray,cmap='gray') plt.axis('off') plt.show() 使用函数convert()来进行转换,它是图像实例对象的一个方法,接受一个 mode 参数,