Python-OpenCV使用基本图像处理技术进行水印去除

使用基本图像处理技术进行水印去除，主要采用OpenCV提供的库函数以及基本的图像处理进行图像修复，但是从鲁棒性方面可能存在不足。处理的图像可能存在一定的模糊水印去除不完整、留边等问题。本文参考了部分其他内容已在后文引用。

目前常用的水印去除方法主要使用深度学习相关前沿技术进行解决，详情可参考笔者博客：

使用深度学习技术进行水印去除

测试案例

第一种方法：

　　该方法看着是不是很简单？没错就这么几行代码，但是这种方式需要一个美工，让他配合你做一张di.png

di.png

# 方式一

import cv2

def get_water():

# 黑底白字

src = cv2.imread('yuan.png') # 默认的彩色图(IMREAD_COLOR)方式读入原始图像

# black.jpg

mask = cv2.imread('di.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 灰度图(IMREAD_GRAYSCALE)方式读入水印蒙版图像

# 参数：目标修复图像; 蒙版图（定位修复区域）; 选取邻域半径; 修复算法(包括INPAINT_TELEA/INPAINT_NS，前者算法效果较好)

dst = cv2.inpaint(src, mask, 3, cv2.INPAINT_NS)

cv2.imwrite('result1.jpg', dst)

get_water()

　　　看完上面这么多废话，其实你就想看看效果如何，那么来看一下该方式效果图

　　是不是想说效果很差，其实在我所测试使用的方法中，这种方法已经算是效果不错的了。别着急走，下面还有一种比这效果更好的方式

第二种方式：

　　还是以上一张图片为例，这种方式还是需要美工配合，只是图片变了，同时换了一种算法模式，但是注意该方法效率不高，使用该图片时

跑一次代码就行了，但是若是别的图片，你可能需要跑几遍代码之后，才能出现最终效果（若你发现采用该方式去除水印，发现去除后的效果，

只是水印颜色变淡了，那么请你在对处理过的图，再次执行该代码，如此多次之后，请用肉眼识别最好的效果）

di2.png

# 方式二

import cv2

import numpy

def get_water2():

src = cv2.imread('yuan.png')

mask = cv2.imread('di2.png')

save = numpy.zeros(src.shape, numpy.uint8) # 创建一张空图像用于保存

for row in range(src.shape[0]):

for col in range(src.shape[1]):

for channel in range(src.shape[2]):

if mask[row, col, channel] == 0:

val = 0

else:

reverse_val = 255 - src[row, col, channel]

val = 255 - reverse_val * 256 / mask[row, col, channel]

if val < 0: val = 0

save[row, col, channel] = val

cv2.imwrite('result2.jpg', save)

get_water2()

　　不多说直接，上效果图

　　这两种方式，是相对来说效果很好的去除水印方式，也就是”人工”去除水印，但是该两种方式并不能满足我的要求，我需要大批量，高效率的去除水印，等我下一篇文章再来分享吧

参考：

https://www.jianshu.com/p/cc94a78e14e2

https://mp.weixin.qq.com/s/UfLkle4raCPIZvBLdswXkA