案例内容：

编写程序，通过按位异或运算，实现图像加密与解密。

案例原理：

        对于数据a、数据b进行异或运算，得到数据c。即：

        a xor b = c

        此时有：

        c xor a = (a xor b) xor a = b xor (a xor a) = b

        c xor b = (a xor b) xor b = a xor (b xor b) = a

        对应到图像上，对于原始图像a，密钥图像b进行按位异或运算，得到加密图像c，若加密图像c与密钥图像b进行按位异或运算，会得到原始图像a。反之，若加密图像c与原始图像a进行按位异或运算，会得到密钥图像b。

重点代码：

result = cv2.bitwise_xor(origin, key)

输出图像result，表示图像origin与图像key进行按位异或运算的结果。

代码实现：

在代码最开始，需要导入cv2库与numpy库，随后读取原始图像，获取原始图像的相关信息。即：

import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread("lena.jpg", 0)
r, c = img.shape

在具体实现过程中，双方可以协商预先确定一副密钥图像K。本例使用随机数生成了一副图像作为密钥，即：

key = np.random.randint(0,256,size=[r, c], dtype=np.uint8)

获得密钥图像后，将原始图像与密钥图像进行按位异或运算，得到加密图像，即：

result = cv2.bitwise_xor(img, key)

将加密图像与密钥图像进行按位异或运算，得到原始图像，即：

img1 = cv2.bitwise_xor(result, key)

最后进行结果展示：

cv2.imshow("img", img)
cv2.imshow("key", key)
cv2.imshow("result", result)
cv2.imshow("img1", img1)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

最终代码为：

#======导入库======
import numpy as np
import cv2
#======读取原始图像======
img = cv2.imread("lena.jpg",0)
r,c=img.shape
#======图像加密与解密======
key=np.random.randint(0,256,size=[r,c],dtype=np.uint8)  #生成密钥图像
result = cv2.bitwise_xor(img, key)                      #进行图像加密
img1 = cv2.bitwise_xor(result, key)                     #进行图像解密
#======结果展示======
cv2.imshow("key",key)   
cv2.imshow("result",result)
cv2.imshow("img1",img1)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行结果为：