def __init__(self, key):
self.key = key
# Hash of key
self.binary_hash_key = utils.md5Binary(self.key)
# Cargando watermark
self.watermark = Image.open("static/Watermarking.png").convert("1")
# Utilizando Arnold Transforms
for i in range(20):
self.watermark = DAT().dat2(self.watermark)
# Obteniendo array de la watermark
watermark_array = np.asarray(self.watermark)
# Datos de la watermark como lista
watermark_as_list = watermark_array.reshape(
(1, watermark_array.size))[0]
# Tomando solo los valores correspondientes a los datos
self.watermark_list = []
for p in watermark_as_list:
if p:
self.watermark_list.append(0)
else:
self.watermark_list.append(255)
# Calculando datos iniciales
self.len_watermark_list = len(self.watermark_list)
# Posiciones seleccionadas
self.pos = []
def __init__(self, key):
self.key = key
# Hash of key
self.binary_hash_key = utils.md5Binary(self.key)
# Cargando watermark
self.watermark = Image.open("static/Watermarking.png").convert("1")
# Obteniendo array de la watermark
watermark_array = np.asarray(self.watermark)
# Datos de la watermark como lista
watermark_as_list = watermark_array.reshape(
(1, watermark_array.size))[0]
# Instancia a QR62
myqr = MyQR62()
# Tomando solo los valores correspondientes a los datos
self.watermark_list = []
for p in myqr.get_pos():
if watermark_as_list[p]:
self.watermark_list.append(0)
else:
self.watermark_list.append(255)
for p in range(8):
self.watermark_list.append(0)
# Convertir a matriz cuadrada
true_watermark_array = np.reshape(np.asarray(self.watermark_list),
(38, 38))
# Obtener imagen correspondiente
true_watermark_image = misc.toimage(true_watermark_array)
# Utilizando Arnold Transforms
# Para imagen 38x38 el periodo es 40
for i in range(30):
true_watermark_image = DAT().dat2(true_watermark_image)
true_watermark_array_scambred = np.asarray(true_watermark_image)
# Datos de la watermark como lista
self.len_watermark_list = true_watermark_array_scambred.size
self.watermark_list = true_watermark_array_scambred.reshape(
(1, self.len_watermark_list))[0]
# Posiciones seleccionadas
self.pos = []
def __init__(self, key, watermark):
self.key = key
# Hash of key
self.binary_hash_key = utils.md5Binary(self.key)
# # Cargando watermark
# self.watermark = Image.open("static/Watermarking.png").convert("1")
# Temporal
self.watermark = watermark
self.w_periodicity = DAT().get_periodicity(
self.watermark.size[0]
)
# Utilizando Arnold Transforms
for i in range(self.w_periodicity // 2):
self.watermark = DAT().dat2(self.watermark)
# Obteniendo array de la watermark
watermark_array = np.asarray(self.watermark)
# Datos de la watermark como lista
watermark_as_list = watermark_array.reshape(
(1, watermark_array.size))[0]
# Tomando solo los valores correspondientes a los datos
self.watermark_list = []
for p in watermark_as_list:
if p:
self.watermark_list.append(255)
else:
self.watermark_list.append(0)
# Calculando datos iniciales
self.len_watermark_list = len(self.watermark_list)
# Posiciones seleccionadas
self.pos = []
# Valores de coeficiente y delta optimo para el bloque
(self.c, self.delta) = (1, 100)
def __init__(self, key, k=1.0):
self.key = key
# Hash of key
self.binary_hash_key = utils.md5Binary(self.key)
# Strength of the watermark
self.k = k
# Quantification matrix
self.Q = np.asarray([[16, 11, 10, 16, 24, 40, 51, 61],
[12, 12, 14, 19, 26, 58, 60, 55],
[14, 13, 16, 24, 40, 57, 69, 56],
[14, 17, 22, 29, 51, 87, 80, 62],
[18, 22, 37, 56, 68, 109, 103, 77],
[24, 35, 55, 64, 81, 104, 113, 92],
[49, 64, 78, 87, 103, 121, 120, 101],
[72, 92, 95, 98, 112, 100, 103, 99]])
# Cargando watermark
self.watermark = Image.open("static/Watermarking.png").convert("1")
# Obteniendo array de la watermark
watermark_array = np.asarray(self.watermark)
# Datos de la watermark como lista
watermark_as_list = watermark_array.reshape(
(1, watermark_array.size))[0]
# Tomando solo los valores correspondientes a los datos
self.watermark_list = []
for p in watermark_as_list:
if p:
self.watermark_list.append(255)
else:
self.watermark_list.append(0)
# Calculando datos iniciales
self.len_watermark_list = len(self.watermark_list)
# Posiciones seleccionadas
self.pos = []
def __init__(self, key):
self.key = key
# Hash of key
self.binary_hash_key = utils.md5Binary(self.key)