OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个跨平台计算机视觉库，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法

在python中可以利用opencv来去除水印

opencv安装

window10

OpenCV 3：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv

Numpy：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy

将下载好的whl文件放置到一个方便的目录，打开cmd，安装

pip install xxx

测试

import cv2

没有报错则说明成功

参考自https://www.ywlib.com/archives/39.html

下面开始去除水印， 使用58图片做测试

基于OpenCV的两种去水印方案

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

需要带水印的图，和该图一样大小的的黑底白色水印且位置相同的水印图

    test_dir = \'xxx\'
    mask_dir = \'xxx\'
    save_dir =\'xxx\'
    src = cv2.imread(rental_dir)
    mask = cv2.imread(wm_dir, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    dst = cv2.inpaint(src, mask, 3, cv2.INPAINT_TELEA)
    cv2.imwrite(save_dir, dst)

2. 基于像素的反色中和（处理质量较高）

参考自ps去水印原理，通过一张白底的反色水印图来中和原图水印

 需要到水印的图，和该图一样大小的白底棕色(128,128,128)的水印且位置相同的水印图，128的效果比较好

    test_dir = \'xxx\'
    mask_dir = \'xxx\'
    save_dir =\'xxx\'
    src = cv2.imread(test_dir)
    mask = cv2.imread(mask_dir)
    save = numpy.zeros(src.shape, numpy.uint8)
    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(save_dir, save)

第二种方面明显比第一种要好，但是水印的边角处理不好，可以先用二在用一，效果会更好

参考自https://my.oschina.net/u/2400083/blog/732321

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