影像加解密是保護圖像資訊安全的重要技術。
透過加密，可以避免影像內容被未授權的人查看；解密則可還原原始圖片。
今天我們用 OpenCV 與 NumPy，示範如何利用位元異或（bitwise_xor）來實作簡單的影像加密與解密。

🖼️ 測試圖片準備

首先，準備一張彩色圖片（image.jpg）並放在同一資料夾中。
使用 OpenCV 讀取圖片：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('image.jpg')

為了觀察加解密前後的效果，先顯示原始圖片：

cv2.imshow("Original Image", img)

為了讓視窗停留方便觀察，最後加上：

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

🔐 產生隨機金鑰（Key）

使用 NumPy 隨機產生一個與圖片尺寸及通道數相同的整數陣列，作為加密用的金鑰。
這把金鑰將用於和圖片進行位元異或運算。

# 產生與圖片大小相同的隨機整數陣列（值介於0~255）
key = np.random.randint(0, 256, img.shape, np.uint8)

cv2.imshow("Encryption Key", key)

下圖顯示原圖與隨機金鑰：

🔒 影像加密

利用 OpenCV 的 bitwise_xor 函數，將原圖與金鑰逐位元做 XOR 運算，產生加密後的圖片。
XOR 運算會對應像素的每個 bit 做異或，讓圖片外觀變得像是亂碼。

# 將原圖與金鑰進行 XOR，得到加密後的影像
img_encrypted = cv2.bitwise_xor(img, key)

cv2.imshow("Encrypted Image", img_encrypted)

加密後的圖片如下：

🔓 影像解密

解密過程與加密相同，只要將加密後的圖片與同一把金鑰再做一次 XOR，就能還原原始圖片。
這是 XOR 運算的特性：同一數據 XOR 兩次，會還原成原始資料。

# 對加密圖片與同一金鑰再做 XOR，還原原圖
img_decrypted = cv2.bitwise_xor(img_encrypted, key)

cv2.imshow("Decrypted Image", img_decrypted)

解密後的圖片如下：

你可以比較解密後的圖片和原圖，它們是相同的，代表解密成功。

bitwise_xor 加解密原理簡述

bitwise_xor 是一種逐位元的異或運算，常用於簡易的影像加解密。
加密時，原圖每個像素的位元與隨機金鑰的對應位元做 XOR，產生看似隨機的加密圖片。
解密時，用相同金鑰對加密圖做 XOR，因 XOR 的可逆性，成功還原原始圖像。

簡單公式：
原始資料 XOR 金鑰 = 加密資料
加密資料 XOR 金鑰 = 原始資料

此方法運算快速且易實現，但金鑰必須妥善保存，且安全性有限，適合教學和簡單保護。

📌 今日結語

• 位元異或（bitwise_xor）提供了簡單有效的影像加解密方式。
• 加密與解密運算相同，只要金鑰相同即可完全還原圖片。
• 實務中會採用更複雜的加密算法來保護圖像資料安全。
• 加密技術對隱私保護、醫療影像安全傳輸等場景非常重要。
• 建議多嘗試不同圖片與金鑰，體驗 XOR 加密原理與效果。