python圖像隱藏資料庫（python信息隱藏）

本文目錄一覽：

• 1、python常用的資料庫有哪些？
• 2、python 如何把圖片存入資料庫
• 3、怎樣使用Python圖像處理

python常用的資料庫有哪些？

1、數據收集：（1）Scrapy:協助使用者自動提取網頁所需信息，並將其整理為表格或JSON格式的數據結構；（2）Selenium:使用者在感興趣的網站上已經進行了交互行為之後，Seleniumn一般能派上用場；（3）BeautifulSoup：用來收集網站內容的Python庫，更適合應用於規模相對較小的問題或一次性任務。

2、數據清理和轉化：（4）Pandas:必須學習的，使用者可以運用Pandas操控處於Pandas數據框架內的數據，而且其內置巨量的函數，幫助使用者進行數據轉換；（5）Numpy:必須學習的，Numpy將Python的對象列表拓展成了全面的多維度序列，而且其內置海量的數學函數；（6）Spacy:幫助使用者將自由文本轉化為結構型數據，支持多種語言版本。

3、數據可視化：（7）Matplotlib:最全面的Python數據可視化庫；（8）Plotly:只需要寫最少的代碼就能得出最多彩繽紛的圖像。

4、數據模塊化：（9）Scikit Learn:高級分析師，開啟機器學習之旅，有六大主要模塊:數據預處理，維度縮減，數據回歸，數據分類，數據聚類分析，模型選擇；（10）Tensorflow：由谷歌推出的來源機器學習庫，是一個基於網頁自動生成的儀錶盤，它將數據學習流和結果進行了可視化處理，這一功能對於排錯和展示都十分有用；（11）PyTorch:由Facebook發布的一個開源庫，用作Python的公共機器學習框架。

5、音頻和圖像識別：（12）OpenCV：是最常用的圖像和視頻識別庫，能讓Python在圖像和視頻識別領域完全替代Matlab，不僅支持Python，還支持JAVA和Matlab；（13）Librosa：是一個非常強大的音頻和聲音處理Python庫，可以從音頻段中提取各個部分，例如節奏以及節拍。

6、網頁：（14）Django：開發網頁服務後端，設計理念是能用幾行代碼就建立一個網站的高級框架；（15）Flask：是一個用於Python的輕量級網頁開發框架。

python 如何把圖片存入資料庫

作者：小風寒吶

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來源：知乎

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首先我們讀取圖庫中所有圖片的名稱，保存在fileNames中。然後讀取Data.csv中所有數據。

提取出Data.csv的最後一列（一共10002列，第10001列說明該數字是什麼數字，第10002列是圖片的名稱），也就是資料庫中存儲的所有圖片的名稱，存儲在item中。

將新加入圖庫的圖片名稱保存在newFileNames中。如果Data.csv為空，那麼就直接令newFileNames

=

fileNames。也就是說如果資料庫中什麼也沒有，那麼圖庫中所有圖片都是新加入的。

如果Data.csv不為空，那麼就將item裡面的內容與fileNames的內容比較，如果出現了fileNames裡面有的名稱item中沒有，那麼就將這些名稱放進newFileNames中。如果item里有的名稱fileNames中沒有，那就不管。

也就是說，我令我們的資料庫只進不出。

現在我們得到了新加入圖庫的圖片的名稱newFileNames。

將newFileNames中的名稱的圖片帶入上一文中函數GetTrainPicture進行處理，得到了一個nx10001的矩陣，每一行代表一個新加入的圖片，前10000列是圖片向量，第10001列是該圖片的數字，保存在pic中。

怎樣使用Python圖像處理

Python圖像處理是一種簡單易學，功能強大的解釋型編程語言，它有簡潔明了的語法，高效率的高層數據結構，能夠簡單而有效地實現面向對象編程，下文進行對Python圖像處理進行說明。

當然，首先要感謝「戀花蝶」，是他的文章「用Python圖像處理 」 幫我堅定了用Python和PIL解決問題的想法，對於PIL的一些介紹和基本操作，可以看看這篇文章。我這裡主要是介紹點我在使用過程中的經驗。

PIL可以對圖像的顏色進行轉換，並支持諸如24位彩色、8位灰度圖和二值圖等模式，簡單的轉換可以通過Image.convert(mode)函數完 成，其中mode表示輸出的顏色模式。例如”L”表示灰度，”1”表示二值圖模式等。

但是利用convert函數將灰度圖轉換為二值圖時，是採用固定的閾 值127來實現的，即灰度高於127的像素值為1，而灰度低於127的像素值為0。為了能夠通過自定義的閾值實現灰度圖到二值圖的轉換，就要用到 Image.point函數。

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Image.point函數有多種形式，這裡只討論Image.point(table, mode)，利用該函數可以通過查表的方式實現像素顏色的模式轉換。其中table為顏色轉換過程中的映射表，每個顏色通道應當有256個元素，而 mode表示所輸出的顏色模式，同樣的，”L”表示灰度，”1”表示二值圖模式。

可見，轉換過程的關鍵在於設計映射表，如果只是需要一個簡單的箝位值，可以將table中高於或低於箝位值的元素分別設為1與0。當然，由於這裡的table並沒有什麼特殊要求，所以可以通過對元素的特殊設定實現（0, 255）範圍內，任意需要的一對一映射關係。

示例代碼如下：

import Image # load a color image im = Image.open(”fun.jpg”) # convert to grey level image Lim = im.convert(”L”) Lim.save(”fun_Level.jpg”) # setup a converting table with constant threshold threshold = 80 table = [] for i in range(256): if i threshold: table.append(0) else: table.append(1) # convert to binary image by the table bim = Lim.point(table, ”1”) bim.save(”fun_binary.jpg”)

IT部分通常要完成的任務相當繁重但支撐這些工作的資源卻很少，這已經成為公開的秘密。任何承諾提高編碼效率、降低軟體總成本的IT解決方案都應該進行 周到的考慮。Python圖像處理所具有的一個顯著優勢就是可以在企業的軟體創建和維護階段節約大量資金，而這兩個階段的軟體成本佔到了軟體整個生命周期中總成本 的50%到95%。

Python清晰可讀的語法使得軟體代碼具有異乎尋常的易讀性，甚至對那些不是最初接觸和開發原始項目的程序員都 能具有這樣的強烈感覺。雖然某些程序員反對在Python代碼中大量使用空格。

不過，幾乎人人都承認Python圖像處理的可讀性遠勝於C或者Java，後兩 者都採用了專門的字元標記代碼塊結構、循環、函數以及其他編程結構的開始和結束。提倡Python的人還宣稱，採用這些字元可能會產生顯著的編程風格差 異，使得那些負責維護代碼的人遭遇代碼可讀性方面的困難。轉載