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Python快速去水印,提高工作效率,一步到位(附程式碼)

前言

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作者:程式設計樂趣

平常工作中,有時為了採用網路的一些素材,但這些素材往往被打了水印,如果我們不懂PS就無法去掉水印,或者無法批量去掉水印。這些就很影響我們的工作效率。

今天我們就一起來,用Python + OpenCV三步去除水印,去水印需要使用的庫:cv2、numpy。cv2是基於OpenCV的影象處理庫,可以對影象進行腐蝕,膨脹等操作;numpy這是一個強大的處理矩陣和維度運算的庫。

圖片去水印原理

1、標定噪聲的特徵,使用cv2.inRange二值化標識噪聲對圖片進行二值化處理,具體程式碼:cv2.inRange(img, np.array([200, 200, 240]), np.array([255, 255, 255])),把[200, 200, 200]~[255, 255, 255]以外的顏色處理為0;

2、使用OpenCV的dilate方法,擴充套件特徵的區域,優化圖片處理效果;

3、使用inpaint方法,把噪聲的mask作為引數,推理並修復圖片。

去掉右下角的水印步驟

1、從原圖片,擷取右下角部分,另存為新圖片;

2、識別水印,顏色值為:[200, 200, 200]~[255, 255, 255]

3、去掉水印,還原圖片;

4、把原圖片、去掉水印的新圖片,進行重疊合並;

程式碼實現

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] #擷取 cropped = img[int(hight*0.8):hight, int(width*0.7):width] # 裁剪座標為[y0:y1, x0:x1] cv2.imwrite(newPath, cropped) imgSY = cv2.imread(newPath,1) #圖片二值化處理,把[200,200,200]-[250,250,250]以外的顏色變成0 thresh = cv2.inRange(imgSY,np.array([200,200,200]),np.array([250,250,250]))
#建立形狀和尺寸的結構元素 kernel = np.ones((3,3),np.uint8) #擴充套件待修復區域 hi_mask = cv2.dilate(thresh,kernel,iterations=10) specular = cv2.inpaint(imgSY,hi_mask,5,flags=cv2.INPAINT_TELEA) cv2.imwrite(newPath, specular) #覆蓋圖片 imgSY = Image.open(newPath) img = Image.open(path) img.paste(imgSY, (int(width*0.7),int(hight*0.8),width,hight)) img.save(newPath)

效果對比