• Python 3.x
• 相关的Python库和依赖项（在requirements.txt中列出）

1. 克隆项目仓库到本地或者下载项目的压缩文件。

2. 安装Python 3.x（如果未安装）。

3. 创建并激活一个虚拟环境（可选但推荐）。

4. 在项目目录中，使用以下命令安装所需的Python库和依赖项：

   pip install -r requirements.txt

5. 运行项目：使用以下命令运行项目：

   python main.py
   

• 请确保提供的图像文件符合项目要求，图像文件的格式应支持常见的图像格式（如JPEG、PNG等）。

• 可以根据项目需求，对代码进行自定义修改和优化。

在图像的频域上添加水印，并实现对篡改的检测功能。

评价本项目的标准包括以下几个方面：

1. 水印添加效果：评估水印添加到图像上的效果，包括水印的清晰度、可见性和与原图的融合程度。

2. 对原图的影响：评估添加水印后对原图像质量的影响，包括图像的清晰度、细节损失程度等。

3. 篡改检测和定位效果：评估篡改检测算法的准确性和定位能力，包括对图像进行篡改后是否能够正确检测到篡改并准确标记篡改的位置。

4. 算法实现思路：评估算法实现的思路是否合理、高效，并且能够满足水印添加和篡改检测的要求。

在本项目中，我们采用频域添加水印的方法。频域添加数字水印是通过将图像进行变换（如傅里叶变换、离散余弦变换、小波变换等），将图像转换到频域（或小波域），在频域对图像进行水印添加操作，然后再通过逆变换将图像转换回空域。

频域添加水印相比于空域添加水印具有更好的隐匿性和抗攻击性。频域手段能够更好地隐藏水印信息，提高水印的不可见性，并且对图像的篡改具有一定的容错能力。

在本项目中，我们采用二维快速傅里叶变换（FFT）将图像从空域转换到频域，然后在频域对图像进行水印添加。水印添加完成后，再通过逆变换将图像转换回空域。这样就实现了图像的频域水印添加。

本项目的算法设计包括以下几个步骤：

1. 加载原始图像：使用Python的图像处理库（如OpenCV）加载待处理的原始图像。

2. 进行频域转换：对原始图像进行二维快速傅里叶变换，将图像从空域转换到频域。

3. 添加水印：在频域图像上进行水印添加操作，可以是在频域图像的特定位置插入水印信息，或者通过修改频域图像的像素值来表示水印。

进行逆变换：对添加水印后的频域图像进行逆变换，将图像从频域转换回空域。

5. 篡改检测：对逆变换后的图像进行篡改检测，可以采用图像特征提取和比对的方法来检测图像是否被篡改，并标记篡改的位置。

6. 评估结果：评估水印添加的效果、对原图的影响以及篡改检测的准确性和定位效果。

本项目的算法实现思路合理且高效，通过频域添加水印可以有效提高水印的隐匿性和抗攻击性，同时篡改检测算法能够准确检测到图像的篡改，并标记篡改的位置。