Forensic.py

import os
import hashlib
from PIL import Image
import exifread
import cv2
import numpy as np

def is_image_file(file_path):
    valid_extensions = ['.jpg', '.jpeg', '.png', '.bmp', '.tiff', '.gif']
    _, ext = os.path.splitext(file_path)
    return ext.lower() in valid_extensions

def extraire_metadonnees(image_path):
    """
    Extrait les métadonnées EXIF d'une image.
    """
    try:
        with open(image_path, 'rb') as f:
            tags = exifread.process_file(f, details=False)
            if tags:
                print("\n=== Métadonnées EXIF ===")
                for tag in tags:
                    print(f"{tag}: {tags[tag]}")
            else:
                print("\n[Avertissement] Aucune métadonnée EXIF trouvée.")
    except Exception as e:
        print(f"[Erreur] Impossible d'extraire les métadonnées EXIF: {e}")

def calculer_hash(image_path):
    """
    Calcule le hash MD5 et SHA256 d'une image pour vérifier son intégrité.
    """
    try:
        hash_md5 = hashlib.md5()
        hash_sha256 = hashlib.sha256()
        with open(image_path, 'rb') as f:
            for chunk in iter(lambda: f.read(4096), b""):
                hash_md5.update(chunk)
                hash_sha256.update(chunk)
        print("\n=== Hash de l'Image ===")
        print(f"MD5: {hash_md5.hexdigest()}")
        print(f"SHA256: {hash_sha256.hexdigest()}")
    except Exception as e:
        print(f"[Erreur] Impossible de calculer le hash: {e}")

def analyse_basique(image_path):
    """
    Réalise une analyse basique pour détecter des anomalies ou manipulations.
    """
    try:
        # Charger l'image en niveaux de gris
        image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
        if image is None:
            print("[Erreur] OpenCV n'a pas pu charger l'image. Vérifiez que le chemin est correct et que le format est pris en charge.")
            return

        # Appliquer une détection de bord
        edges = cv2.Canny(image, 100, 200)

        # Calculer le pourcentage de pixels avec des bords
        edge_pixels = np.sum(edges > 0)
        total_pixels = edges.size
        edge_ratio = (edge_pixels / total_pixels) * 100

        print("\n=== Analyse Basique de l'Image ===")
        print(f"Ratio de pixels avec des bords détectés: {edge_ratio:.2f}%")

        # Interprétation simple
        if edge_ratio < 5:
            print("[Info] L'image semble avoir peu de détails. Possible manipulation ou image de basse qualité.")
        elif 5 <= edge_ratio < 20:
            print("[Info] L'image a un niveau de détail moyen.")
        else:
            print("[Info] L'image est riche en détails. Peu de chances de manipulation évidente.")

    except Exception as e:
        print(f"[Erreur] Erreur lors de l'analyse de l'image: {e}")

def afficher_menu():
    print("\n===== Outil Forensique d'Analyse de Photos =====")
    print("1) Extraire les métadonnées EXIF")
    print("2) Calculer le hash de l'image")
    print("3) Analyse basique de l'image")
    print("4) Exécuter toutes les analyses")
    print("5) Quitter")

def main():
    print("Bienvenue dans l'Outil Forensique d'Analyse de Photos.")
    image_path = input("Entrez le chemin de l'image à analyser: ").strip()

    if not os.path.isfile(image_path):
        print("[Erreur] Le fichier spécifié n'existe pas.")
        return

    if not is_image_file(image_path):
        print("[Erreur] Le fichier spécifié n'est pas un format d'image pris en charge.")
        return

    while True:
        afficher_menu()
        choix = input("Choisissez une option [1-5]: ").strip()

        if choix == "1":
            extraire_metadonnees(image_path)
        elif choix == "2":
            calculer_hash(image_path)
        elif choix == "3":
            analyse_basique(image_path)
        elif choix == "4":
            extraire_metadonnees(image_path)
            calculer_hash(image_path)
            analyse_basique(image_path)
        elif choix == "5":
            print("Merci d'avoir utilisé l'outil forensique. Au revoir!")
            break
        else:
            print("[Erreur] Choix invalide. Veuillez réessayer.")

if __name__ == "__main__":
        main()