from PIL import Image

def encode_image(image_path, secret_message, output_path):
    # 画像を開く
    image = Image.open(image_path)
    encoded_image = image.copy()

    # メッセージをバイナリに変換
    binary_message = ''.join(format(ord(char), '08b') for char in secret_message) + '11111111'  # 終了ビット
    data_index = 0

    # 画像のピクセルを走査
    for y in range(encoded_image.height):
        for x in range(encoded_image.width):
            pixel = list(encoded_image.getpixel((x, y)))
            for i in range(3):  # RGBの各成分
                if data_index < len(binary_message):
                    pixel[i] = (pixel[i] & ~1) | int(binary_message[data_index])  # 最下位ビットを変更
                    data_index += 1
            encoded_image.putpixel((x, y), tuple(pixel))
            if data_index >= len(binary_message):
                break
        if data_index >= len(binary_message):
            break

    encoded_image.save(output_path)

# 使用例
input_img_path = "画像のパス"
input_message = "埋め込むメッセージ"
output_img_path = "出力後のパス"
encode_image(input_img_path, input_message, output_img_path)

from PIL import Image

# バイナリメッセージを8ビットごとに分割して文字に変換
def make_message(binary_message):
    message = ''
    for i in range(0, len(binary_message), 8):
        byte = binary_message[i:i+8]
        if byte == '11111111':  # 終了ビットを検出
            break
        message += chr(int(byte, 2))
    return message

def decode_image(image_path):
    image = Image.open(image_path)
    binary_message = ''

    # 画像のピクセルを走査
    for y in range(image.height):
        for x in range(image.width):
            pixel = image.getpixel((x, y))
            for i in range(3):  # RGBの各成分
                binary_message += str(pixel[i] & 1)  # 最下位ビットを取得

    return make_message(binary_message)

# 使用例
decoded_message = decode_image('output_image.png')
print("Decoded message:", decoded_message)

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#プログラミング

#ステガノグラフィー

レンズ中心からの距離が小さくなるほど
（レンズに近づくほど）歪みが強くなるような計算です

元々の重力レンズの計算は少し難解かなと思いましたので
簡易な計算でエフェクトをかけます。

from PIL import Image, ImageDraw
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from ipywidgets import interact, IntSlider, FloatSlider

cached_image = None

# 重力レンズエフェクトをかけた画像を生成する
def apply_gravitational_lens(image, lens_radius, black_hole_radius, distortion_factor):
    
    # 画像をNumPy配列に変換
    input_pixels = np.array(image)
    width, height = image.size
    cx, cy = width // 2, height // 2
    
    # 座標グリッドの生成と中心からの相対座標,距離の計算
    y, x = np.meshgrid(np.arange(height), np.arange(width), indexing="ij")
    dx, dy = x - cx, y - cy
    sx, sy = x.copy(),y.copy()
    distance = np.sqrt(dx**2 + dy**2)

    # 歪みを適用 { distortion = 1+distortion_factor * ((lens_radius - distance[lens_mask]) / lens_radius)**2 }
    lens_mask = (black_hole_radius < distance) & (distance < lens_radius)
    distortion = 1 + distortion_factor * ((lens_radius - distance[lens_mask]) / lens_radius)**2
    sx[lens_mask] = cx + dx[lens_mask] * distortion
    sy[lens_mask] = cy + dy[lens_mask] * distortion

    # 座標のクリッピングと出力画像の生成
    sx = np.clip(sx, 0, width - 1).astype(int)
    sy = np.clip(sy, 0, height - 1).astype(int)
    output_pixels = input_pixels[sy, sx]

    # ブラックホール領域の適用
    black_hole_mask = distance <= black_hole_radius
    output_pixels[black_hole_mask] = [0, 0, 0]
    return Image.fromarray(output_pixels)

# インタラクティブUI部
def interactive_gravitational_lens(image_path):

    global cached_image
    if cached_image is None:
        cached_image = Image.open(image_path).convert("RGB") 

    def update(lens_radius, black_hole_radius, distortion_factor):
        output_image = apply_gravitational_lens(
            cached_image,
            lens_radius=lens_radius,
            black_hole_radius=black_hole_radius,
            distortion_factor=distortion_factor,
        )
        plt.figure(figsize=(8, 8))
        plt.imshow(output_image)
        plt.axis('off')
        plt.title(f"Lens Radius: {lens_radius:03}, Black Hole Radius: {black_hole_radius:03}, Distortion: {distortion_factor:.02}")
        plt.show()

    interact(
        update,
        lens_radius=IntSlider(min=50, max=990, step=10, value=50, description="Lens Radius"),
        black_hole_radius=IntSlider(min=10, max=200, step=5, value=10, description="Black Hole Radius"),
        distortion_factor=FloatSlider(min=0.1, max=10.0, step=0.1, value=0.1, description="Distortion Factor"),
    )

interactive_gravitational_lens("画像パス")

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#重力レンズ

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#画像処理

となります。

from decimal import Decimal, getcontext

# 計算精度の設定（小数点以下1万桁以上の精度を確保）
getcontext().prec = 15000

# ガウス＝ルジャンドルのアルゴリズムの実装
def gauss_legendre_pi():
    # 初期値設定
    a = Decimal(1)
    b = Decimal(1) / Decimal(2).sqrt()
    t = Decimal(1) / Decimal(4)
    p = Decimal(1)

    # 十分な収束回数で反復計算(math.ceil(math.log2(x))以上)
    for _ in range(20):
        a_next = (a + b) / 2
        b = (a * b).sqrt()
        t -= p * (a - a_next) ** 2
        a = a_next
        p *= 2

    pi_approx = ((a + b) ** 2) / (4 * t)
    return pi_approx

# 円周率の計算
pi_approx = gauss_legendre_pi()
pi_str = str(pi_approx)

# 1万桁目の数値を取得
k = 10000

# 結果を出力
print(f"円周率の小数点以下{k}桁目の数値: {pi_str[k+1]}")

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