微软的SEAL全同态加密库包含BFV和CKKS两种全同态加密方案,陈智罡博士团队要做的就是将这个库的所有可用接口都映射到Python上来,并使之在Python上正确运行。显然这是一个全新的项目。 经过分析讨论,技术路线确定为使用微软最新的SEAL库(3.3版本)做为基础,与Pybind11官方头文件库作为中间件绑定,使用Setuptools或CMake编译...
seal-python,你需要按照以下步骤进行操作。由于seal-python并不是通过pip直接安装的Python包,而是需要从源代码进行编译安装。以下是详细的安装步骤: 安装前的准备工作 安装必要的依赖: 在Ubuntu系统上,你需要安装一些必要的依赖,包括Git、CMake、Python开发环境等。你可以使用以下命令来安装这些依赖:...
首先,安装PySEAL库: pip install seal 1. 接下来,创建一个简单的同态加密和解密的示例: importseal# 创建同态加密参数parms=seal.EncryptionParameters(seal.scheme_type.BFV)poly_modulus_degree=4096parms.set_poly_modulus_degree(poly_modulus_degree)parms.set_coeff_modulus(seal.coeff_modulus_128(poly_modulus_...
首先,需要安装PySEAL库。可以通过pip进行安装: pipinstallpyseal 1. 实现全同态加密的代码示例 以下是一个简单的示例,演示如何进行加密和计算: fromsealimport*# 创建上下文poly_modulus_degree=8192parms=EncryptionParameters(schemes.BFV)parms.set_poly_modulus_degree(poly_modulus_degree)parms.set_coeff_modulus(Coe...
1.git clone https://github.com/Huelse/SEAL-Python.git 我使用的是实验室的服务器,用的网络比较差,下载太慢,一开始clone失败,可以改为: git clone git://github.com/Huelse/SEAL-Python.git 2.git submodule update --init --recursive 同样可能是由于网络问题,在更新子仓库的时候,报错 ...
pyseal 是一个 Python 同态加密库,它使用用于 Python 与 C++ 之间相互暴露类型的 pybind11 库,将微软开源的同态加密库 SEAL 绑定到 Pytho展开收起 暂无标签 https://www.oschina.net/p/pyseal README MIT 使用MIT 开源许可协议 3Stars 4Watching 1Forks ...
本文将带您走进印章文字识别的世界,通过Python编程语言及其相关库,实现印章文字的高效识别。 一、引言 印章文字识别主要挑战在于印章的多样性(形状、大小、颜色等)、文字的模糊与变形,以及背景噪声的干扰。因此,一个完整的识别流程通常包括图像预处理、特征提取、模型训练与识别等步骤。 二、环境准备 首先,我们需要安装...
# 导入pandas库 import pandas as pd # EXCEL路径 seal_path ="图书销售订单数据.xlsx"# EXCEL输出路径 excel_path="summary.xlsx"# 新工作表名称 sheet_name ="月汇总"# 程序入口 if __name__ == '__main__':# 读取EXCEL文件，读取订单工作表 df = pd.read_excel(seal_path,sheet_name='Sheet2')...
import cv2 import numpy as np class Seal: def __init__(self, img_path): """ 初始化图片 :param img_path: 原始图片路径 """ self.image = cv2.imread(img_path) self.img_shape = self.image.shape self.file_name = img_path.split('.')[0].split('\\')[-1] def unify_img_size(se...
imread('seal_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 阈值处理,分离文字和背景 _, thresh = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) # 使用形态学操作去除噪声 kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, ...