- Date: 2019/12/17
- Version: 0.9.0
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参考知乎阿里巴巴公司根据截图查到泄露信息的具体员工的技术是什么?最高赞@fuqiang liu 的回答, 依赖opencv(只调用了imread与操作图片像素的接口)实现了FFT2d, IFFT2d, encode, decode.
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加解密的效果
- TEST1 (原图300 x 240)
原图 水印 加水印 直接解密 经jpg压缩后再次读取图片解密 - TEST2 (原图4000 x 2250)
原图 水印 加水印 直接解密 经jpg压缩后再次读取图片解密 - TEST3 (原图4000 x 2250)
原图 水印 加水印 直接解密 经jpg压缩后再次读取图片解密 -
上述测试中TEST2与TEST3的经jpg压缩后再次读取图片解密效果不太好, 可能原因有: 原图太大, 水印不够简单, 比如TEST2中水印为一个火箭.
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Bug: 在测试test_img/bug1.jpg过程中(750 x 1334), 让其作为原图, 发现内存爆了...目前尚不清楚原因, 但是4K的图都能成功处理, 有点奇怪, 此Bug尚待解决.
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DIR
.
├── CMakeLists.txt
├── include
│ ├── common.h
│ ├── decode.h
│ ├── encode.h
│ ├── fft2d.h
│ ├── fft.h
│ └── ifft2d.h
├── README.md
├── res
│ ├── processed_test1.jpg
│ ├── processed_test2.jpg
│ ├── processed_test3.jpg
│ ├── res1_compress.jpg
│ ├── res1.jpg
│ ├── res2_compress.jpg
│ ├── res2.jpg
│ ├── res3_compress.jpg
│ └── res3.jpg
├── src
│ ├── common.cpp
│ ├── decode.cpp
│ ├── encode.cpp
│ ├── fft2d.cpp
│ ├── fft.cpp
│ ├── ifft2d.cpp
│ └── main.cpp
└── test_img
├── bug1.jpg
├── test1.jpg
├── test2.jpg
├── water1.jpg
└── water2.jpg
- FFT
#include "fft2d.h"
Mat img = imread(...);
fftPair fft = fftPair(img);
Mat fft_img = fft2d(&fft);
imshow("fft", fft_img);
waitKey();
- IFFT
#include "fft2d.h"
#include "ifft2d.h"
Mat img = imread(TEST_IMG);
fftPair fft = fftPair(img);
Mat fft_img = fft2d(&fft);
Mat ifft_img = ifft2d(&fft);
imshow("ifft", ifft_img);
waitKey();
- encode
#include "encode.h"
Mat img = imread(TEST_IMG);
Mat water_img = imread(WATER_IMG);
Mat processed_img = encode(img, water_img);
imshow("encode", processed_img);
waitKey();
- decode
#include "decode.h"
Mat img = imread(TEST_IMG);
Mat water_img = imread(WATER_IMG);
Mat processed_img = encode(img, water_img); // or processed_img = imread(".jpg or .png");
Mat res_img = decode(processed_img, img);
imshow("decode", res_img);
waitKey();
mkdir build
cd build
cmake ..
make
./main
- FFT & IFFT
- 512 x 512 (三通道): 0.1 s
- 4096 x 4096 (三通道): 17s