如何按位操作加密灰度图像？

Question

如何按位操作加密灰度图像？

在我的汗学院课程中，他们用bitwise_and、bitwise_or和bitwise_xor加密图像。我试图复制他们的成果，但没有成功。

可汗学院写作：https://www.khanacademy.org/computing/computer-science/cryptography/ciphers/a/xor-and-the-one-time-pad

我的结果：https://imgur.com/a/ltvj5os

我所做的操作是这样的(Python代码)：

def get_bitwise_image(image, key, op):

    and_image = []
    row=0
    col=0
    while row < len(image):
        new_row = []
        col = 0
        while col < len(image[row]):
            # a bitwise and between say 243 and 1 is bitwise and between 2 intergers and not binaries. So, their constituent bits and and-ed together
            # ex: 1 => 00000001 and 243 => 11110011
            # 00000001
            # 11110011
            # --------
            # 00000001 => 1
            if op == 'and':
                new_row.append(image[row, col] & key[row, col])
            elif op == 'or':
                new_row.append(image[row, col] | key[row, col])
            else:
                new_row.append(image[row, col] ^ key[row, col])
            col += 1
        and_image.append(new_row)
        row+=1
    return and_image

我的第二个图像是带有值0-255的灰度图像，我的关键是一个与随机1s和0s图像相同维数的矩阵。

键被定义为：key = numpy.random.randint(0, 2, image.shape)

为什么汗学院的成绩和我的完全不同？如何用逐位操作加密灰度图像？

Answer 1

我已经解决了。

主要原因是我应该使用逻辑操作而不是BITWISE操作。

新结果：https://imgur.com/a/NLa5Q8J

我的职能：

def logical_xor(message, key, op):
    message = np.asarray(message)
    key = np.asarray(key)
    new_image = []
    row=0
    col=0
    while row < len(message):
        new_row = []
        col = 0
        while col < len(message[row]):
            if op == 'and':
                new_row.append(message[row, col] and key[row, col]) # and instead of &
            elif op == 'or':
                new_row.append(message[row, col] or key[row, col])
            else:
                new_row.append(message[row, col] !=  key[row, col]) # xor
            col += 1
        new_image.append(new_row)
        row+=1
    return new_image

但是在使用这个函数之前，我必须这样做：

from PIL import Image
m = Image.open("test_image.jpg") # message
m = m.convert("1") # converts to boolean?