1. 基于 inpaint 方法（网上的方法，处理质量较低）
  • 算法理论：基于Telea在2004年提出的基于快速行进的修复算法（FMM算法），先处理待修复区域边缘上的像素点，然后层层向内推进，直到修复完所有的像素点
  • 处理方式：由ui人员制作出黑底白色水印且相同位置的水印蒙版图(必须单通道灰度图)，然后使用inpaint方法处理原始图像，具体使用时可把水印区放粗，这样处理效果会好点

# -*- coding: utf-8 -*- import cv2 src = cv2.imread(\’src.jpg\’) # 默认的彩色图(IMREAD_COLOR)方式读入原始图像 mask = cv2.imread(\’mask.jpg\’, 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_TELEA) cv2.imwrite(\’result.jpg\’, dst)

2. 估算alpha值，然后逆向运算

save = img.copy() #复制图像
src = img

alpha=51.0/255.0

for row in range(src.shape[0]):
    for col in range(src.shape[1]):
        if img_mask[row, col].all() !=0:
            save[row, col]=(src[row, col]-alpha* img_mask[row, col])/(1-alpha)

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