Python怎么实现快速去水印

本篇内容介绍了"Python怎么实现快速去水印"的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

图片去水印原理

1、标定噪声的特征，使用cv2.inRange二值化标识噪声对图片进行二值化处理，具体代码：cv2.inRange(img, np.array([200, 200, 240]), np.array([255, 255, 255]))，把[200, 200, 200]~[255, 255, 255]以外的颜色处理为0；

2、使用OpenCV的dilate方法，扩展特征的区域，优化图片处理效果；

3、使用inpaint方法，把噪声的mask作为参数，推理并修复图片。

去掉右下角的水印步骤

1、从原图片，截取右下角部分，另存为新图片；

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

3、去掉水印，还原图片；

4、把原图片、去掉水印的新图片，进行重叠合并；

代码实现

import cv2import numpy as npfrom PIL import Imageimport osdir = os.getcwd()path = "1.jpg"newPath = "new.jpg"img=cv2.imread(path,1)hight,width,depth=img.shape[0:3]#截取cropped = img[int(hight*0.8):hight, int(width*0.7):width]  # 裁剪坐标为[y0:y1, x0:x1]cv2.imwrite(newPath, cropped)imgSY = cv2.imread(newPath,1)#图片二值化处理，把[200,200,200]-[250,250,250]以外的颜色变成0thresh = cv2.inRange(imgSY,np.array([200,200,200]),np.array([250,250,250]))#创建形状和尺寸的结构元素kernel = np.ones((3,3),np.uint8)#扩展待修复区域hi_mask = cv2.dilate(thresh,kernel,iterations=10)specular = cv2.inpaint(imgSY,hi_mask,5,flags=cv2.INPAINT_TELEA)cv2.imwrite(newPath, specular)#覆盖图片imgSY = Image.open(newPath)img = Image.open(path)img.paste(imgSY, (int(width*0.7),int(hight*0.8),width,hight))img.save(newPath)

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