在之前的做题中了解过几次这个库，只是了解了一点皮毛，不过随着做题的增多越来越发现这个库的重要性，所以重点学习一下。

库简介

1	pip install PIL

PIL库是python中最常用的图像处理库。PIL库共包括多个与图片相关的类，这些类可以被看做是子库或PIL库中的模块，Image是最常用的类。

import PIL

from PIL import *

from PIL import Image

库函数

根据参数加载图片文件：Image.open(filename)

将图片加载之后可以读取图片的一些属性：

from PIL import Image

img=Image.open('attach.png')
print(img.mode,img.format,img.size)
#RGB PNG (208, 208)

根据参数创建一个新的图像：Image.new(mode,size,color)

图像的组成元素是像素pixel，每一个像素都有明确的位置和被分配的色彩数值。

对于图片模式mode，常用的有：“L”为灰色图像、“RGB”为真彩色图像、“CMYK”为出版图像。

RGB模式下每个像素储存需要三个字节，分别记录R,G,B三个通到的数值。

如果R=G=B，图片像素的颜色即为从纯黑色到纯白色，图片视觉上为白色到黑色之间的过渡色，所以只需要一个字节就能存储色彩数值，这就是灰度模式。

width = 200
height = 200
img = Image.new('RGB', (width, height))
img.show()#预览图片，得到黑色小正方形

根据像素点date创建图像：Image.frombytes(mode,size,date)

我用不同的模式来举个简单的例子：

from PIL import Image

tobytes = b'xd8\xe1\xb7\xeb\xa8\xe5 \xd2\xb7\xe1'
img = Image.frombytes("RGB", (4, 1), tobytes) 
print(list(img.getdata()))
#[(120, 100, 56), (225, 183, 235), (168, 229, 32), (210, 183, 225)]
img.show()

这里我们有一份12长度的字节，在RGB模式中，我们只能转为记录四个像素的字节，预览图片之后能得到四像素点的彩图（四个小方块）。

from PIL import Image

tobytes = b'xd8\xe1\xb7\xeb\xa8\xe5 \xd2\xb7\xe1'
img = Image.frombytes("L", (4, 3), tobytes) 
print(list(img.getdata()))
#[120, 100, 56, 225, 183, 235, 168, 229, 32, 210, 183, 225]
img.show()

但是，如果改为灰度模式，就可以生成12个像素的灰色图片。（注意对图片使用getdata后得到的数组区别。）

记录像素时一行一行从左往右记录。

修改图像像素：putpixel((x,y),(r,g,b,a))

获取图像像素：img.getpixel((x, y))

绘图：函数声明：draw = ImageDraw.Draw(image)

后加相应属性为绘图样式：例如书写文字text： drawObject.text(position，text，fill = None，font = None，anchor = None，spacing = 0， align =“left”，direction = None，features = None，language = None)，无特殊声明的属性值可以省略。

复制：使用img.crop((a,b,c,d))进行复制，其中a和b组合是复制左上角的点，c和d组合是复制左下角的点。

扩展：matplotlib库

通常进行数据处理绘图分析时需要使用到另一个库matplotlib库，比如说我们如果需要绘制一个坐标图，提供了对应的x坐标数组和y坐标数组，就可以直接绘制一个图表：

import matplotlib.pyplot as plt

x_data = [...]
y_data = [...]
plt.scatter(x_data, y_data)
plt.show()

[NCTF 2022]coloratura

这道题就是利用了PIL库，实质是随机数预测。

from Crypto.Util.number import long_to_bytes
from PIL import Image, ImageDraw
from random import getrandbits

width = 208
height = 208
flag = open('flag.txt').read()


def makeSourceImg():
    colors = long_to_bytes(getrandbits(width * height * 24))[::-1]
    img = Image.new('RGB', (width, height))
    x = 0
    for i in range(height):
        for j in range(width):
            img.putpixel((j, i), (colors[x], colors[x + 1], colors[x + 2]))
            x += 3
    return img


def makeFlagImg():
    img = Image.new("RGB", (width, height))
    draw = ImageDraw.Draw(img)
    draw.text((5, 5), flag, fill=(255, 255, 255))
    return img


if __name__ == '__main__':
    img1 = makeSourceImg()
    img2 = makeFlagImg()
    img3 = Image.new("RGB", (width, height))
    for i in range(height):
        for j in range(width):
            p1, p2 = img1.getpixel((j, i)), img2.getpixel((j, i))
            img3.putpixel((j, i), tuple([(p1[k] ^ p2[k]) for k in range(3)]))
    img3.save('attach.png')

提供了一张attach图片：

看一遍代码，这道题首先利用随机数生成的方式生成图片1，再生成图片2并将flag文字打在图片上，最后将图片1和图片2的每一个像素位对应异或运算得到图片3，题目就提供了图片3。

首先先了解一下makeSourceImg()：

def makeSourceImg():
    colors = long_to_bytes(getrandbits(width * height * 24))[::-1]
    img = Image.new('RGB', (width, height))
    x = 0
    for i in range(height):
        for j in range(width):
            img.putpixel((j, i), (colors[x], colors[x + 1], colors[x + 2]))
            x += 3
    return img

题目首先随机生成图片颜色，生成之后对所有字节都进行了倒排列，由于生成随机数时先生成的放在最后面，所以倒排列之后相当于把先生成的放在了前面，目的还是让我们找到624个连续的32位随机数序列进行随机数预测。

再来看makeFlagImg()：

def makeFlagImg():
    img = Image.new("RGB", (width, height))
    draw = ImageDraw.Draw(img)
    draw.text((5, 5), flag, fill=(255, 255, 255))
    return img

我使用题目给的代码随机生成了一些文字：

可以看到除了flag为纯白色，其他全为黑色（0,0,0），有：draw.text((5, 5), flag, fill=(255, 255, 255))从第五行第五列个像素点开始写文字。

先计算一下需要多少个像素点才满足624个32位随机数：
$$
624×32÷24=832
$$
一行有208个像素点，四行刚好为832个像素点，而这四行像素点全为纯黑，和0异或的结果保持不变，所以题目给的图片前四行的像素对应的RGB值刚好就足够624个32位随机数，提取出来之后进行随机数预测：

from PIL import Image
import random
from Crypto.Util.number import *

def invert_right(m, l, val=''):
    length = 32
    mx = 0xffffffff
    if val == '':
        val = mx
    i, res = 0, 0
    while i * l < length:
        mask = (mx << (length - l) & mx) >> i * l
        tmp = m & mask
        m = m ^ tmp >> l & val
        res += tmp
        i += 1
    return res

def invert_left(m, l, val):
    length = 32
    mx = 0xffffffff
    i, res = 0, 0
    while i * l < length:
        mask = (mx >> (length - l) & mx) << i * l
        tmp = m & mask
        m ^= tmp << l & val
        res |= tmp
        i += 1
    return res

def invert_temper(m):
    m = invert_right(m, 18)
    m = invert_left(m, 15, 4022730752)
    m = invert_left(m, 7, 2636928640)
    m = invert_right(m, 11)
    return m

def clone_mt(record):
    state = [invert_temper(i) for i in record]
    gen = random.Random()
    gen.setstate((3, tuple(state + [0]), None))
    return gen

def makeSourceImg():
    colors = long_to_bytes(g.getrandbits(width * height * 24))[::-1]
    img = Image.new('RGB', (width, height))
    x = 0
    for i in range(height):
        for j in range(width):
            img.putpixel((j, i), (colors[x], colors[x + 1], colors[x + 2]))
            x += 3
    return img

height, width = 208, 208

img = Image.open('attach.png')
a = []
for i in range(4):
    for j in range(208):
        p = img.getpixel((j, i))
        for pi in p:
            a.append(pi)
M = []
for i in range(len(a) // 4):
    px = (a[4 * i + 3] << 24) + (a[4 * i + 2] << 16) + (a[4 * i + 1] << 8) + a[4 * i + 0]
    M.append(px)
    
g = clone_mt(M)

img1 = makeSourceImg()
img2 = Image.open('attach.png')
img3 = Image.new("RGB", (width, height))
for i in range(height):
    for j in range(width):
        p1, p2 = img1.getpixel((j, i)), img2.getpixel((j, i))
        img3.putpixel((j, i), tuple([(p1[k] ^ p2[k]) for k in range(3)]))
img3.save('flag.png')