使用Python实现最低有效位隐写术的方式--快来看看吧！
隐写术是一门关于在适当的多媒体载体中传输秘密数据的科学，例如在图像、音频和视频文件中。它的假设是，如果特征是可见的，那么攻击点就是明显的，因此这里的目标总是隐藏嵌入数据的存在。
LSB图像隐写术
LSB隐写术是一种图像隐写术技术，通过用要隐藏的信息位替换每个像素的最低有效位，将信息隐藏在图像中。为了更好地理解，将数字图像视为2D像素阵列，每个像素包含的值取决于其类型和深度。
我们将考虑最广泛使用的模式——RGB(3×8位像素，真彩)和RGBA(4x8位像素，带透明遮罩的真彩)，这些值的范围从0到255(8位值)。
将图像表示为2D阵列的RGB像素
通过使用ASCII表，可以将消息转换为十进制值，然后转换为二进制值，接着逐个迭代像素值，在将像素值转换为二进制后，将每个最低有效位替换为序列中的该消息位。
要解码一个已编码的图像，只需颠倒这个过程：收集并存储每个像素的最后一位，将它们分成8个一组，并将其转换回ASCII字符，以得到隐藏的信息。
PYTHON操作
试着使用Python库PIL和NumPY来逐步实现上述概念。
- 步骤1：导入所有必需的python库
- 步骤2：启用编码器功能
首先，编写代码，将源图像转换成一个NumPy像素阵列，并存储图像的大小。检查图像的模式是RGB还是RGBA，然后设置n的值。还需计算像素的总数。
其次，在秘密消息的末尾添加一个分隔符(“$T3G0”)，这样程序在解码时就知道什么时候该停止，将这个更新后的消息转换成二进制形式，并计算出所需的像素。
接着，检查可用的总像素是否足够用于秘密消息。如果继续逐个迭代像素，并将它们的最低有效位修改为秘密消息的位，直到包括分隔符的完整消息已经被隐藏。
最后，有了更新后的像素数组，可以使用它来创建并保存为目标输出图像。
这样，编码器功能就完成了，是这样的：
- 步骤3：启用解码器功能
首先，重复类似的步骤，将源图像的像素保存为一个数组，计算模式，并计算总像素。
其次，需要从图像左上角开始的每个像素中提取最低有效位，并以8个为一组存储。接下来，将这些组转换成ASCII字符来查找隐藏的消息，直到完全读取之前插入的分隔符。
最后，检查是否找到了分隔符。如果没有，意味着图像中没有隐藏的信息。
这样，我们的解码器功能就完成了，看起来应该是这样的：
- 步骤4：制作主要功能
对于主要功能，我们需询问用户想要执行哪个功能——编码还是解码。
若是编码，则要求用户输入以下内容——带扩展名的源图像名称、秘密消息和带扩展名的目标图像名称。若是解码，则要求用户提供隐藏了消息的源图像。
- 步骤5：把以上所有功能放在一起，我们的LSB图像隐写程序就准备好了。
请注意，在一项研究中，观察到传统的LSB在JPEG的情况下是无效的，因为数据会因为其有损性质而在压缩时被操纵。而对于PNG图像，简单的LSB是适用的，在压缩时不会有任何数据损失。因此，最好只在PNG图像上运行你的程序。
举例
1.编码信息
2.解码信息
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