Прописал код для core/utils.py

Добавлены вспомогательные функции для стеганографии LSB и DCT

core/utils.py

@@ -0,0 +1,128 @@
+"""
+Вспомогательные функции для стеганографии
+Модуль содержит утилиты для работы с текстом, битами и метриками качества
+"""
+
+import numpy as np
+from math import log10, sqrt 
+
+
+def text_to_bits(text: str) -> str:
+    """
+    Преобразует текст в строку битов.
+
+    Аргументы:
+        text (str): Входной текст (например, "Привет")
+
+    Возвращает:
+        str: Строка из '0' и '1' (например, "11010001...")
+
+    Пример:
+        >>> text_to_bits("A")
+        '01000001'
+    """
+    # Кодируем текст в байты (UTF-8 поддерживает русский язык)
+    bytes_data = text.encode('utf-8')
+
+    # Преобразуем каждый байт в 8-битную строку и объединяем
+    bits = ''.join(format(byte, '08b') for byte in bytes_data)
+
+    return bits
+
+
+def bits_to_text(bits: str) -> str:
+    """
+    Преобразует строку битов обратно в текст.
+
+    Аргументы:
+        bits (str): Строка из '0' и '1' (длина должна быть кратна 8)
+
+    Возвращает:
+        str: Декодированный текст
+
+    Пример:
+        >>> bits_to_text("01000001")
+        'A'
+    """
+    # Проверяем, что длина строки кратна 8
+    if len(bits) % 8 != 0:
+        raise ValueError("Длина битовой строки должна быть кратна 8")
+
+    # Разбиваем строку на блоки по 8 бит и преобразуем в байты
+    bytes_data = bytearray()
+    for i in range(0, len(bits), 8):
+        byte = bits[i:i + 8]               # берем 8 бит
+        bytes_data.append(int(byte, 2))    # преобразуем из двоичной в число
+
+    # Декодируем байты в строку (UTF-8)
+    return bytes_data.decode('utf-8')
+
+
+def calculate_psnr(original_path: str, modified_path: str) -> float:
+    """
+    Вычисляет PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) между двумя изображениями.
+
+    PSNR показывает, насколько сильно изменилось изображение после внедрения.
+    Чем выше значение, тем меньше изменений.
+
+    - PSNR > 40 dB: отличное качество (изменения практически незаметны)
+    - PSNR 30-40 dB: хорошее качество
+    - PSNR 20-30 dB: заметные искажения
+    - PSNR < 20 dB: сильные искажения
+
+    Аргументы:
+        original_path (str): Путь к исходному изображению
+        modified_path (str): Путь к измененному изображению
+
+    Возвращает:
+        float: Значение PSNR в децибелах (dB)
+    """
+    from PIL import Image
+
+    # Загружаем изображения
+    img1 = Image.open(original_path).convert('RGB')
+    img2 = Image.open(modified_path).convert('RGB')
+
+    # Преобразуем в массивы numpy
+    img1_array = np.array(img1, dtype=np.float64)
+    img2_array = np.array(img2, dtype=np.float64)
+
+    # Вычисляем среднеквадратичную ошибку (MSE)
+    mse = np.mean((img1_array - img2_array) ** 2)
+
+    # Если MSE = 0, изображения идентичны
+    if mse == 0:
+        return float('inf')
+
+    # Максимальное значение пикселя (для RGB это 255)
+    max_pixel = 255.0
+
+    # Формула PSNR: 10 * log10(MAX^2 / MSE)
+    psnr = 10 * log10((max_pixel ** 2) / mse)
+
+    return psnr
+
+
+def calculate_capacity(image_path: str) -> int:
+    """
+    Рассчитывает максимальную вместимость изображения в байтах для LSB метода.
+
+    Для LSB: каждый пиксель (RGB) = 3 бита = 0.375 байта.
+
+    Аргументы:
+        image_path (str): Путь к изображению
+
+    Возвращает:
+        int: Максимальное количество байт, которое можно спрятать
+    """
+    from PIL import Image
+
+    img = Image.open(image_path)
+    width, height = img.size
+    total_pixels = width * height
+
+    # 3 бита на пиксель, переводим в байты
+    max_bits = total_pixels * 3
+    max_bytes = max_bits // 8
+
+    return max_bytes