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Python numpy數組分配給整數索引的平面切片

[英]Python numpy array assignment to integer indexed flat slice

在學習numpy的同時,我編寫了執行LSB(密碼術)加密的代碼:

def str2bits_nparray(s):
    return np.array(map(int, (''.join(map('{:07b}'.format, bytearray(s))))), dtype=np.bool)

def LSB_encode(img, msg, channel):
    msg_bits = str2bits_nparray(msg)
    xor_mask = np.zeros_like(img, dtype=np.bool)
    xor_mask[:, :, channel].flat[:len(msg_bits)] = np.ones_like(msg_bits, dtype=np.bool)
    img[xor_mask] = img[xor_mask] >> 1 << 1 | msg_bits


msg = 'A' * 1000
img_name = 'screenshot.png'
chnl = 2
img = imread(img_name)
LSB_encode(img, msg, chnl)

代碼工作正常,但是當我嘗試使chnl = [2, 1]這行時:

xor_mask[:, :, channel].flat[:len(msg_bits)] = np.ones_like(msg_bits, dtype=np.bool)

不會將值分配給xor_mask

xor_mask[:, :, [2,1] ].flat[:len(msg_bits)]

有辦法解決嗎?

我嘗試通過通道進行for循環的解決方案:

for ch in channel:
    xor_mask[:, :, ch].flat[:len(msg_bits)] = np.ones_like(msg_bits, dtype=np.bool)

但這不是我想要的

xor_mask[:, :, [2,1] ].flat[:len(msg_bits)] = np.ones_like(msg_bits, dtype=np.bool)

IIUC,這是一種獲取線性指數,然后切成no長度的方法。 需要設置的元素數量,然后執行設置-

m,n,r = xor_mask.shape  # Store shape info

# Create range arrays corresponding to those shapes
x,y,z = np.ix_(np.arange(m),np.arange(n),channel)

# Get the indices to be set and finaally perform the setting
idx = (x*n*r + y*r + z).ravel()[:len(msg_bits)]
xor_mask.ravel()[idx] = 1

樣品運行-

In [180]: xor_mask
Out[180]: 
array([[[25, 84, 37, 96, 72, 84, 91],
        [94, 56, 78, 71, 48, 65, 98]],

       [[33, 56, 14, 92, 90, 64, 76],
        [71, 71, 77, 31, 96, 36, 49]]])

In [181]: # Other inputs
     ...: channel = np.array([2,1])
     ...: msg_bits = np.array([2,3,6,1,4])
     ...: 

In [182]: m,n,r = xor_mask.shape  # Store shape info
     ...: x,y,z = np.ix_(np.arange(m),np.arange(n),channel)
     ...: idx = (x*n*r + y*r + z).ravel()[:len(msg_bits)]
     ...: xor_mask.ravel()[idx] = 1
     ...: 

In [183]: xor_mask # First 5 elems from flattend version
                   # of xor_mask[:,:,channel] set as 1 
                   # as len(msg_bits) = 5.
Out[183]: 
array([[[25,  1,  1, 96, 72, 84, 91],
        [94,  1,  1, 71, 48, 65, 98]],

       [[33, 56,  1, 92, 90, 64, 76],
        [71, 71, 77, 31, 96, 36, 49]]])

相反,如果您要沿着第一個channel 2設置3D輸入數組中所有維度的所有元素,然后沿着第二個1依此類推,我們需要以不同的方式創建idx ,如下所示-

idx = (x*n*r + y*r + z).transpose(2,0,1).ravel()[:len(msg_bits)]

暫無
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