利用sift算法在图片特征点中嵌入字符串用Python写一个示例

由于SIFT算法主要用于图像特征点的提取和匹配，不适合直接嵌入字符串。因此，我们可以借助SIFT算法提取出的特征点进行嵌入。

具体实现过程如下：

使用OpenCV库中的SIFT算法提取出一张图片中的所有特征点。

import cv2

img = cv2.imread('test.jpg')
gray= cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp, des = sift.detectAndCompute(gray,None)

将要嵌入的字符串转换为二进制形式的数组。

text = 'hello world'
bin_text = ''.join(format(ord(i), '08b') for i in text)
bin_array = [int(i) for i in bin_text]

遍历特征点，将二进制数组嵌入到每个特征点的描述子（des）中。

for i in range(len(kp)):
    for j in range(len(bin_array)):
        des[i][j] += bin_array[j]

将修改后的描述子重新组合成特征向量。

new_kp = []
for i in range(len(kp)):
    new_kp.append(cv2.KeyPoint(kp[i].pt, kp[i].size, kp[i].angle, kp[i].response, kp[i].octave, des[i]))

使用OpenCV库中的drawKeypoints函数将嵌入后的特征点绘制在原图上。

img = cv2.drawKeypoints(img, new_kp, None, flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

完整代码如下：

import cv2

img = cv2.imread('test.jpg')
gray= cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp, des = sift.detectAndCompute(gray,None)

text = 'hello world'
bin_text = ''.join(format(ord(i), '08b') for i in text)
bin_array = [int(i) for i in bin_text]

for i in range(len(kp)):
    for j in range(len(bin_array)):
        des[i][j] += bin_array[j]

new_kp = []
for i in range(len(kp)):
    new_kp.append(cv2.KeyPoint(kp[i].pt, kp[i].size, kp[i].angle, kp[i].response, kp[i].octave, des[i]))

img = cv2.drawKeypoints(img, new_kp, None, flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行代码后，将会在原图上绘制出嵌入了字符串的特征点。由于嵌入的字符串较短，因此可能需要放大图片以查看结果