Python快速去水印,提高工作效率,一步到位(附代码)

   日期:2024-01-17     浏览:30    评论:0    

前言

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作者:编程乐趣

平常工作中,有时为了采用网络的一些素材,但这些素材往往被打了水印,如果我们不懂PS就无法去掉水印,或者无法批量去掉水印。这些就很影响我们的工作效率。

今天我们就一起来,用Python + OpenCV三步去除水印,去水印需要使用的库:cv2、numpy。cv2是基于OpenCV的图像处理库,可以对图像进行腐蚀,膨胀等操作;numpy这是一个强大的处理矩阵和维度运算的库。

 

图片去水印原理

1、标定噪声的特征,使用cv2.inRange二值化标识噪声对图片进行二值化处理,具体代码:cv2.inRange(img, np.array([200, 200, 240]), np.array([255, 255, 255])),把[200, 200, 200]~[255, 255, 255]以外的颜色处理为0;

2、使用OpenCV的dilate方法,扩展特征的区域,优化图片处理效果;

3、使用inpaint方法,把噪声的mask作为参数,推理并修复图片。

去掉右下角的水印步骤

1、从原图片,截取右下角部分,另存为新图片;

2、识别水印,颜色值为:[200, 200, 200]~[255, 255, 255]

3、去掉水印,还原图片;

4、把原图片、去掉水印的新图片,进行重叠合并;

代码实现

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]  # 裁剪坐标为[y0:y1, x0:x1]
cv2.imwrite(newPath, cropped)
imgSY = cv2.imread(newPath,1)

#图片二值化处理,把[200,200,200]-[250,250,250]以外的颜色变成0
thresh = cv2.inRange(imgSY,np.array([200,200,200]),np.array([250,250,250]))
#创建形状和尺寸的结构元素
kernel = np.ones((3,3),np.uint8)
#扩展待修复区域
hi_mask = cv2.dilate(thresh,kernel,iterations=10)
specular = cv2.inpaint(imgSY,hi_mask,5,flags=cv2.INPAINT_TELEA)
cv2.imwrite(newPath, specular)

#覆盖图片
imgSY = Image.open(newPath)
img = Image.open(path)
img.paste(imgSY, (int(width*0.7),int(hight*0.8),width,hight))
img.save(newPath)

 

效果对比

 
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