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可以试试这个python开源项目

https://github.com/guofei9987/blind_watermark

要构建一个能抵抗各种攻击的图片隐形水印系统，主要有两大技术路径：传统的频域水印和更前沿的深度学习水印。频域水印算法成熟，而深度学习水印（如Google的SynthID）在鲁棒性上表现更佳。

技术原理：从传统频域到深度学习

传统方案：变换域（频域）水印

这类算法不直接修改像素，而是将图像转换到频域（如DCT、DWT），通过修改频率系数来嵌入信息，再逆变换回图像，这使其天然具备较强的鲁棒性。

核心变换方法对比：

离散傅里叶变换 (DFT)：对旋转、缩放等几何攻击有较好的抵抗力，但容易影响图像质量。

离散余弦变换 (DCT)：与JPEG压缩原理兼容，能较好地抵抗压缩、亮度调整等攻击，但对裁剪、旋转等几何攻击的鲁棒性不强。

离散小波变换 (DWT)：能更好地分离高低频信息，通常被认为在不可见性和鲁棒性之间取得了最好的平衡，是综合效果最好的传统算法之一。

融合方案：实际应用中常组合多种技术取长补短，例如 "DWT + SVD + DCT" ，能综合小波变换的多分辨率分析、奇异值分解的稳定性等优势，全面提升鲁棒性。

前沿方案：深度学习水印

这种方法利用深度神经网络，像一个“生成-对抗”系统，同时训练编码器（添加水印）和解码器（检测水印），目标是让水印对各种攻击都具有高鲁棒性，同时对人眼完全不可见。

抗攻击策略

同步问题：算法利用SIFT特征点定位。这些点对旋转、缩放、裁剪具有不变性，算法在变换后图像中重新找到它们，即可“对齐”图像并提取水印。

模版辅助：嵌入水印的同时，额外嵌入一个用于检测几何变换的“纠偏模版”。提取时先根据模版判断并逆向校正，再进行提取。

数据驱动：在训练水印模型时，就将JPEG压缩、裁剪、色彩调整等攻击直接引入训练过程，让模型学会并适应。

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