由于之前在网上看到的关于LSB的方法大都是以MATLAB||Python写的，于是博主基于其思路改编后得出以下的内容：
一、原理： 1.首先准备一张彩色的图片（2px*2px）
为了方便展示，我用PS准备了一张(2px * 2px)的图片，图片的每个像素里的RGB值分别为：
位置RGB[0,0]10100200[0,1]20010010[1,0]20010100[1,1]10010200
图片格式保存为bmp(无损压缩)，保存jpg时会对图片内容产生压缩
2.在终端上查看这张图片
需要注意的是这里查看的代码不是cv::imshow(),而是用cout
int main(int argc, char* argv[]) {if (argc < 2) return -1;cv::Mat img = imread(argv[1],cv::IMREAD_COLOR);cout << img << endl;return 0;}
$ ./a.out test.bmp
[200, 100, 10, 10, 100, 200; 100, 10, 200, 200, 10, 100]
由此我们可以知道：
在
Mat里面彩色图片的每个像素都按照
B、G、R的图层顺序存储的存储的每个单位的值都介于
0~255之间一行中的所有像素以及每个像素的三个图层之间都以
逗号分开行与行之间以
分号隔开
得知上述信息后就好办了~为了方便解释，我们将上面得到的矩阵用二进制的形式展示一下：
[11001000, 01100100, 00001010, 00001010, 01100100, 11001000; 01100100, 00001010, 11001000, 11001000, 00001010, 01100100]
到了这一步就可以来愉快的解释LSB了，假设我们把每个单元里的最低有效位都归零，然后再按照需求填入我们想要的信息
如果改变的是最后一位，那在最终的数值上只是±1，对图片的颜色而言，肉眼几乎不会感到有什么变化。即便修改的是倒数第二位，最终的数值上也就±3，感觉还可以（在最后测试的时候会放上效果图）。修改倒数第三位的话，最终的数值±5，以此类推……
3.准备一张水印图片(黑白)
为了方便演示，我将水印图和原图的大小设为一样的了。下方的代码不用担心水印图和原图尺寸不一致的问题~
假设上图是我要加的水印，信息只有黑白两色，那么我们可以将黑色定义为0；白色定义为1。然后把信息写入原图当中~
4.为原图添加水印信息 原图：[11001000, 01100100, 00001010, 00001010, 01100100, 11001000; 01100100, 00001010, 11001000, 11001000, 00001010, 01100100] 水印图：[00000001, 00000001, 00000001, 00000000, 00000000, 00000000; 00000000, 00000000, 00000000, 00000001, 00000001, 00000001] 原图 + 水印图：[11001001, 01100101, 00001011, 00001010, 01100100, 11001000; 01100100, 00001010, 11001000, 11001001, 00001011, 01100101] 原图：
添加水印后的图片：
还原之后的水印：
这样水印的信息就已经添加到了图片里面，但肉眼几乎看不出有什么区别。
需要注意的是，图片的保存格式最好选择bmp格式，若以其它格式保存(jpeg/png)会压缩失真。
失真后的图片水印也不会像之前那么清楚，这也是这个方法测试下来的一大缺点！
二、源码C： /************************************************************************* > File Name: 001_waterMarkLSB.cpp > Author: PeterShen > Mail: peter704678976@126.com > Created Time: 2019年08月25日 星期日 00时00分09秒 ************************************************************************/#include <stdlib.h>#include <stdio.h>#include <string>#include <typeinfo>#include <opencv2/core/utility.hpp>#include <opencv2/video/tracking.hpp>#include <opencv2/videoio.hpp>#include <opencv2/highgui.hpp>#include "opencv2/imgproc/types_c.h"using namespace cv;template<typename _Tp>vector<_Tp> convertMatToVector(const Mat &mat) {return (vector<_Tp>)(mat.reshape(1, 1));}template<typename _Tp>cv::Mat convertVectorToMat(vector<_Tp> v, int channels, int rows) {cv::Mat mat = cv::Mat(v);cv::Mat dest = mat.reshape(channels, rows).clone();dest.convertTo(dest, CV_8U);return dest;}void showImageLSBWatermark(cv::Mat image, int num) {cv::Mat dst_img;if (num > 7 || num < 0) num = 0;vector<int> v = convertMatToVector<int>(image);vector<int> u;int series = pow(2, num);int j = 0, k = 0;for (int i = 0; i < v.size() / 3; ++i) {j = 0, k = 0;v[3*i] / series % 2 == 0 ? ++j : ++k;v[3*i+1] / series % 2 == 0 ? ++j : ++k;v[3*i+2] / series % 2 == 0 ? ++j : ++k;u.push_back(j > k ? 0 : 255);}dst_img = convertVectorToMat(u, 1, image.rows);cv::imshow("dst_img", dst_img);}template<typename _Tp>vector<_Tp> drawWatermarkOnImage(vector<_Tp> v, vector<_Tp> w, int num) {if (num > 7 || num < 0) return v;int series = pow(2, num);for (int i = 0; i < v.size(); ++i) {if (v[i] / series % 2 != 0) v[i] -= series;v[i] += pow(2, num) * w[i];}return v;}cv::Mat imageLSB(cv::Mat src_img, cv::Mat mrk_img, int num) {if (src_img.size() != mrk_img.size()) {cv::copyMakeBorder(mrk_img, mrk_img, 0, src_img.rows - mrk_img.rows,0, src_img.cols - mrk_img.cols,cv::BORDER_WRAP, Scalar::all(0));}cv::Mat dst_img; vector<int> src_v = convertMatToVector<int>(src_img); vector<int> mrk_v = convertMatToVector<int>(mrk_img); for (int i = 0; i < mrk_v.size(); ++i) {mrk_v[i] = mrk_v[i] < 120 ? 0 : 1 ;}src_v = drawWatermarkOnImage(src_v, mrk_v, num);dst_img = convertVectorToMat(src_v, 1 , src_img.rows);return dst_img;}int main (int argc, char* argv[]) {if (argc < 2) {cout << "Please choose enc/show" << endl;return -1;}if (strcmp(argv[1], "enc") == 0) { if (argc < 5) { cout << "Please enter src_img && watermark && rank(0~7)" << endl; return -1; } cv::Mat img_src = imread(argv[2],cv::IMREAD_COLOR); cv::Mat img_mrk = imread(argv[3],cv::IMREAD_GRAYSCALE); std::vector<cv::Mat> imgs; cv::split(img_src, imgs);int num = atoi(argv[4]);//给三个图层分别添加，也可一选择其中一个加水印for (int i = 0; i < 3; ++i) {imgs[i] = imageLSB(imgs[i], img_mrk, num);} cv::Mat img_dst; cv::merge(imgs, img_dst); cv::imshow("src",img_src); cv::imshow("dst",img_dst);cout << " 33[32m[TIPS]: WRITING IMAGE 33[0m" << endl;//无损压缩，其他格式保存会失真cv::imwrite("LSB.bmp", img_dst); } else if (strcmp(argv[1], "show") == 0) {if (argc < 4) {cout << "Please enter src_img && rank(0~7)" << endl;return -1;}cv::Mat img_src = imread(argv[2],cv::IMREAD_COLOR);cv::imshow("src", img_src);int num = atoi(argv[3]);showImageLSBWatermark(img_src, num);} cv::waitKey(0); return 0;} 三、测试： 水印图：
原图：
在最低位嵌入水印（±1）：
在倒数第二位嵌入水印（±3）：
在倒数第三位嵌入水印（±7）：
在倒数第四位嵌入水印（±15）：
在第三位时已经有肉眼明显可见的水印样子出来了，第四位的时候更加明显，第二位时需要仔细看才能看的到而第一位基本看不到了
而以上所有图片，把加水印的那一层提取出来，都能得到很清晰的水印：
目前图片格式为bmp，将图片通过PS转换为jpg格式后提取到的水印为：
（此处使用的是在倒数第二位加水印）
将图片缩放后测试水印：
对图片进行裁切后测试：
四、总结： 优点：
1.添加水印后即不影响图片的整体美观，又能留住水印里的信息
2.对图片进行裁切、涂改编辑后，保留的原图部分依然能提取到清晰的水印信息
缺点：
1.对图片进行压缩编辑后，水印信息会受到较大干扰
2.水印信息可以在后期进行擦除，可以很容易的被破坏