使用掩模和按位运算方式实现的对脸部打码、解码实例
代码如下：
import cv2
import numpy as np
#读取原始载体图像
lena=cv2.imread("lena.png",0)
#读取原始载体图像的 shape 值
r,c=lena.shape
mask=np.zeros((r,c),dtype=np.uint8)
mask[220:400,250:350]=1
#获取一个 key,打码、解码所使用的密钥
key=np.random.randint(0,256,size=[r,c],dtype=np.uint8)
#============获取打码脸============
#使用密钥 key 对原始图像 lena 加密
lenaXorKey=cv2.bitwise_xor(lena,key)
#获取加密图像的脸部信息 encryptFace
encryptFace=cv2.bitwise_and(lenaXorKey,mask*255)
#将图像 lena 内的脸部值设置为 0，得到 noFace1
noFace1=cv2.bitwise_and(lena,(1-mask)*255)
#得到打码的 lena 图像
maskFace=encryptFace+noFace1
#============将打码脸解码============
#将脸部打码的 lena 与密钥 key 进行异或运算，得到脸部的原始信息
extractOriginal=cv2.bitwise_xor(maskFace,key)
#将解码的脸部信息 extractOriginal 提取出来，得到 extractFace
extractFace=cv2.bitwise_and(extractOriginal,mask*255)
#从脸部打码的 lena 内提取没有脸部信息的 lena 图像，得到 noFace2
noFace2=cv2.bitwise_and(maskFace,(1-mask)*255)
#得到解码的 lena 图像
extractLena=noFace2+extractFace
#============显示图像============
cv2.imshow("lena",lena)
cv2.imshow("mask",mask*255)
cv2.imshow("1-mask",(1-mask)*255)
cv2.imshow("key",key)
cv2.imshow("lenaXorKey",lenaXorKey)
cv2.imshow("encryptFace",encryptFace)
cv2.imshow("noFace1",noFace1)
cv2.imshow("maskFace",maskFace)
cv2.imshow("extractOriginal",extractOriginal)
cv2.imshow("extractFace",extractFace)
cv2.imshow("noFace2",noFace2)
cv2.imshow("extractLena",extractLena)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
运行效果：
运行上述程序，会出现如图 所示的图像，其中：
图(a)是原始图像 lena，本程序要对其脸部进行打码。
图(b)是模板图像 mask，其中白色区域的像素值为 1，黑色区域的像素值为 0。为了方便
显示，在使用函数 cv2.imshow()显示该图像时，将其中的值 1 调整为 255。
图©是模板图像 mask（图(b)）的反色图。
图(d)是密钥图像 key，该图像使用随机数生成。
图(e)是整体打码图像 lenaXorKey，是将图像 lena（图(a)）和密钥图像 key（图(d)）进
行异或运算得到的。
图(f)是从整体打码图像（图(e)）内提取的脸部打码图像 encryptFace。
图(g)是从图像 lena（图(a)）内提取的不包含脸部信息的图像 noFace1，在提取过程中，
将模板图像 mask 的反色图（图©）作为模板。
图(h)是对图像 lena 的脸部进行打码的结果图像 maskFace，该图像是通过对脸部打码图
像 encryptFace（图(f)）和不包含脸部信息的图像 noFace1（图(g)）进行按位或运算
得到的。
图(i)是提取的初步原始图像 extractOriginal，该图像是通过对打码脸部图像 maskFace（图
(h)）和密钥图像 key（图(d)）进行异或运算得到的。
图(j)是从提取的初步原始图像 extractOriginal（图(i)）中提取的脸部图像 extractFace。
图(k)从脸部打码的结果图像 maskFace（图(h)）内提取的不包含脸部信息的图像 noFace2。
