前言

在前面博文讲解位平面分解的时候，我们就提到过可以通过位平面分解的方式给图像添加水印。而数值水印是图片版权用到最多的加密方式。

通过在最低有效位的位平面分解图中隐藏二值图像信息，具有极高的隐蔽性。所以，友情提示各位程序员，不要以为网上的图像可以随便用，现在的加密方式真是让你防不胜防。就算你知道了添加数值谁水印的原理，恐怕也无法找到其哪个是秘密的信息。（尊重版权，不要存在侥幸心理）

数字水印的处理过程

从位平面来看，数字水印的处理过程分为如下几步：

（1）嵌入过程：将载体图像的第0个位平面替换为数字水印信息。

（2）提取过程：将载体图像的最低有效位平面提取出来，得到数字水印信息。

代码实现嵌入与提取数字水印

原理我们都清楚之后，我们可以直接开始编写代码：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("4.jpg", 0)
watermark = cv2.imread("watermark.jpg", 0)
#因为水印图像就是让人不易察觉也不影响原图像，所以要将水印非0位全部替换位最小值1
w = watermark[:, :] > 0
watermark[w] = 1
#嵌入水印
r, c = img.shape
#生成元素都是254的数组
img254=np.ones((r,c),dtype=np.uint8)*254
#获取高7位平面
imgH7=cv2.bitwise_and(img,img254)
#将水印嵌入即可
water_img=cv2.bitwise_or(imgH7,watermark)
cv2.imshow("1",img)
cv2.imshow("2",watermark*255)
cv2.imshow("3",water_img)
#生成都是1的数组
img1=np.ones((r,c),dtype=np.uint8)
#提取水印
water_extract=cv2.bitwise_and(water_img,img1)

#将水印里面的1还原成255
w=water_extract[:,:]>0
water_extract[w]=255
cv2.imshow("4",water_extract)

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

前面我们介绍过，图像的最低位平面就是00000001，而其他7个位平面合并就是11111110，也就是254，所以我们创建了一个全部为254的数组。通过它获取高7个位平面，然后与数字水印图合并即可。

同样的，提取图像中数字水印，我们只需要获取最低有效位平面，然后将其1值，全部换成255，就可以显示出原水印图。

运行之后，显示的效果如下图所示：

对比图