python + opencv微博图片去水印

python 3.6.5

openCV 4.0.1

基本思路：

提取ROI(感兴趣的区域，即水印所在的区域)
为水印创建蒙层
借助水印蒙层对图片进行修补

**提取ROI：**获取水印在图片中所在的区域，即像素值范围。可以有很多工具获得，我使用的是windows自带的画图工具。

使用画图工具获取水印范围后就可以使用切片了，roi = img[930:966,540:690]提取ROI。需要注意的是图片坐标与二维数组位置是相反的，图片坐标(x, y)中x表示像素点到图片左侧的距离，y表示像素点到图片顶部的距离，而二维数组位置(x, y)中x表示该像素点所在行数，y表示该像素点所在列数，两者虽然都是两个数字，但顺序正好相反。

**为水印创建蒙层：**通过对水印logo的观察可以发现，该水印只有一种颜色白色，因此我们只需要对白色这一种颜色进行处理即可。（测试时都是使用微博带水印的图，貌似微博水印都是白色，所以本文的去水印方法应该适用于微博去水印以及其他白色水印，时间原因，暂未做过多测试，在此只讨论方法。）为了精确处理白色，我们可以先将颜色格式有BGR转换为HSV，然后调用inRange()函数对ROI进行二值化处理。

最初看网上教程时对inRange中的范围不知道怎么设置，也不知时什么意义，后来发现都是些特定的HSV数值，根据下表处理自己想要处理的颜色即可。
HSV颜色体系：

二值化蒙层：

图片修复: 将水印二值化处理后需要使用dilate()函数对水印蒙层进行膨胀处理，这样去水印的效果更好。然后就是使用inPaint()函数利用膨胀后的蒙层对ROI进行修补，还原到原图中。

实现代码如下：

import cv2 as cv
import numpy as npclass WaterMark:def Test(self,path):img = cv.imread(path)roi = img[930:966,540:690]cv.imwrite('02.jpg',roi)roi_hsv = cv.cvtColor(roi,cv.COLOR_BGR2HSV)cv.imwrite('hsv.jpg',roi_hsv)lower = np.array([0,0,221])upper = np.array([180,30,255])#创建水印蒙层kernel = np.ones((3,3),np.uint8)print(kernel)cv.imwrite('kernel.jpg',kernel)mask = cv.inRange(roi_hsv,lower,upper)cv.imwrite(r'mask.jpg',mask)#对水印蒙层进行膨胀操作dilate = cv.dilate(mask,kernel,iterations=1)cv.imwrite('dilate.jpg',dilate)res = cv.inpaint(roi,dilate,7,flags=cv.INPAINT_TELEA)cv.imwrite('res.jpg',res)img[930:966,540:690] = rescv.imwrite('modified.jpg',img)if __name__ ==  '__main__':path = 'girl.jpg'w = WaterMark()w.Test(path)

效果图：

其实微博的水印并不复杂，属于单色系水印，对于这种，其实不一定需要切片获取ROI
代码如下：

import cv2 as cv
import numpy as npclass WaterMark:def Test(self,path):img = cv.imread(path)roi = imgcv.imwrite('02.jpg',roi)roi_hsv = cv.cvtColor(roi,cv.COLOR_BGR2HSV)cv.imwrite('hsv.jpg',roi_hsv)lower = np.array([0,0,221])upper = np.array([180,30,255])#创建水印蒙层kernel = np.ones((3,3),np.uint8)print(kernel)cv.imwrite('kernel.jpg',kernel)mask = cv.inRange(roi_hsv,lower,upper)cv.imwrite(r'mask.jpg',mask)#对水印蒙层进行膨胀操作dilate = cv.dilate(mask,kernel,iterations=1)cv.imwrite('dilate.jpg',dilate)res = cv.inpaint(roi,dilate,7,flags=cv.INPAINT_TELEA)cv.imwrite('res.jpg',res)img = rescv.imwrite('modified.jpg',img)if __name__ ==  '__main__':path = 'girl.jpg'w = WaterMark()w.Test(path)

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