Python快速去水印，提高工作效率，一步到位（附代碼）

前言

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作者：編程樂趣

平常工作中，有時為了採用網路的一些素材，但這些素材往往被打了水印，如果我們不懂PS就無法去掉水印，或者無法批量去掉水印。這些就很影響我們的工作效率。

今天我們就一起來，用Python + OpenCV三步去除水印,去水印需要使用的庫：cv2、numpy。cv2是基於OpenCV的圖像處理庫，可以對圖像進行腐蝕，膨脹等操作；numpy這是一個強大的處理矩陣和維度運算的庫。

圖片去水印原理

1、標定雜訊的特征，使用cv2.inRange二值化標識雜訊對圖片進行二值化處理，具體代碼：cv2.inRange(img, np.array([200, 200, 240]), np.array([255, 255, 255]))，把[200, 200, 200]~[255, 255, 255]以外的顏色處理為0；

2、使用OpenCV的dilate方法，擴展特征的區域，優化圖片處理效果；

3、使用inpaint方法，把雜訊的mask作為參數，推理並修複圖片。

去掉右下角的水印步驟

1、從原圖片，截取右下角部分，另存為新圖片；

2、識別水印，顏色值為：[200, 200, 200]~[255, 255, 255]

3、去掉水印，還原圖片；

4、把原圖片、去掉水印的新圖片，進行重疊合併；

代碼實現

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

dir = os.getcwd()
path = "1.jpg"
newPath = "new.jpg"
img=cv2.imread(path,1)
hight,width,depth=img.shape[0:3]

#截取
cropped = img[int(hight*0.8):hight, int(width*0.7):width]  # 裁剪坐標為[y0:y1, x0:x1]
cv2.imwrite(newPath, cropped)
imgSY = cv2.imread(newPath,1)

#圖片二值化處理，把[200,200,200]-[250,250,250]以外的顏色變成0
thresh = cv2.inRange(imgSY,np.array([200,200,200]),np.array([250,250,250]))
#創建形狀和尺寸的結構元素
kernel = np.ones((3,3),np.uint8)
#擴展待修複區域
hi_mask = cv2.dilate(thresh,kernel,iterations=10)
specular = cv2.inpaint(imgSY,hi_mask,5,flags=cv2.INPAINT_TELEA)
cv2.imwrite(newPath, specular)

#覆蓋圖片
imgSY = Image.open(newPath)
img = Image.open(path)
img.paste(imgSY, (int(width*0.7),int(hight*0.8),width,hight))
img.save(newPath)

效果對比