Python快速去水印，提高工作效率，一步到位（附代码）

序言

文中的文本及图片来自互联网,仅作学习培训、沟通交流应用,不具备一切商业行为,著作权归著作人全部,如不太好请立即在线留言以作解决 。

创作者：程序编写快乐

平时工作上 ，有时候以便选用互联网的一些素材图片
，但这种素材图片通常挨打了水印，如果我们不明白PS就没法除掉水印 ，或是没法大批量除掉水印
。这种就很危害大家的工作效能。

今日大家就一起来 ，用Python OpenCV三步除去水印,去水印必须应用的库：cv2 、numpy 。cv2是根据OpenCV的图象处理库
，能够 对图象开展浸蚀，澎涨等实际操作；numpy这是一个强劲的解决引流矩阵和层面计算的库 。

 

照片去水印基本原理

1
、校准噪音的特点 ，应用cv2.inRange二值化标志噪音对图片开展二值化解决
，实际编码：cv2.inRange(img, np.array([200, 200, 240]), np.array([255, 255, 255]))，把[200, 200, 200]~[255, 255, 255]之外的色调解决为0；

2、应用OpenCV的dilate方式 ，拓展特点的地区
，提升照片处理实际效果；

3 、应用inpaint方式，把噪音的mask做为主要参数 ，逻辑推理并修复图片
。

除掉右下方的水印流程

1 、从原图片
，提取右下方一部分，另存新图片；

2
、鉴别水印 ，颜色值为：[200, 200, 200]~[255, 255, 255]

3、除掉水印
，复原照片；

4 、把原图片
、除掉水印的新图片，开展重合合拼；

编码完成

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]

#提取
cropped = img[int(hight*0.8):hight, int(width*0.7):width]  # 剪裁座标为[y0:y1, x0:x1]
cv2.imwrite(newPath, cropped)
imgSY = cv2.imread(newPath,1)

#照片二值化解决	，把[200,200,200]-[250,250,250]之外的色调变为0
thresh = cv2.inRange(imgSY,np.array([200,200,200]),np.array([250,250,250]))
#建立样子和规格的构造原素
kernel = np.ones((3,3),np.uint8)
#拓展待修补地区
hi_mask = cv2.dilate(thresh,kernel,iterations=10)
specular = cv2.inpaint(imgSY,hi_mask,5,flags=cv2.INPAINT_TELEA)
cv2.imwrite(newPath, specular)

#遮盖照片
imgSY = Image.open(newPath)
img = Image.open(path)
img.paste(imgSY, (int(width*0.7),int(hight*0.8),width,hight))
img.save(newPath)

实际效果比照