简单！Python+OpenCV三步去除水印

作为一个不会用PS的我，每当在工作中遇到一些要去除水印的图片，我只能通过手机或者PPT（没错，PPT的删除背景功能真的很强大)。如此以往，我觉得生活不能再这么继续下去，ok！编个代码吧！

Step 1 思路要清楚

还是用把大象装进冰箱的思路，简单的捋一捋去除水印的步骤

• 识别出水印
• 哼哼哈兮（例如腐蚀，膨胀等一些不知道原理也不影响的东西）的处理
• 还原图片

简略的分析一下之后就可以开工了，后面会详细说怎么处理的

Step 2 准备库

这次的库比较简单一个cv2和一个numpy
cv2可以对图像进行腐蚀，膨胀等操作，用来做一个人脸识别也是没问题的
numpy是用来处理大数据的，然而这里主要运用它处理矩阵的能力，因为图片在计算机里都是以矩阵形式存在的

• import cv2    #基于OpenCV的图像处理库
• import numpy   #这是一个强大的处理矩阵和维度运算的库

Step 3 编代码了鸭

因为这次代码比较简单我先直接粘成品

import cv2
import numpy as np
path = "路径.格式"   #记得不要有中文路径

img = cv2.imread(path)
height,width = img.shape[0:2]
#开始操作
thresh = cv2.inRange( img,np.array([0,0,0]),np.array([192,192,192]) )
scan = np.ones( (3,3),np.uint8)
cor = cv2.dilate(thresh,scan,iterations=1)
specular = cv2.inpaint(img,cor,5,flags=cv2.INPAINT_TELEA)
#操作结束，下面开始是输出图片的代码
cv2.namedWindow("image",0)
cv2.resizedWindow("image",int(width/2),int(height/2))
cv2.imshow("image",img)

cv2.namedWindow("modified",0)
cv2.resizeWindow("modified",int(width/2),int(height/2))
cv2.imshow("modified",specular)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

#代码纯手打，如果run不出优先检查错别字

 

ok我们开始逐步分析
这是我要去除水印的图片，为了增加点难度，我在原图中间还乱涂乱画了

1. 提取出水印

这个是通过inRange函数搞定的，这个是个二值化的操作。简单来说，在后面的参数输入一段颜色范围，符合的填1，不符合的填0
如果只运行

thresh = cv2.inRange( img,np.array([0,0,0]),np.array([192,192,192]) )

 

后面的（0，0，0）-（192，192，192）是灰色的RGB取值范围
附上一部分RGB颜色区域

效果如图

我们不难看出很大一部分的水印都被提取出来了，然后就很愉快呢

2. 腐蚀

这里我们开始腐蚀特征，这样可以让图片看上去更加贴切和吻合
在上一步的基础上运行

scan = np.ones( (3,3),np.uint8)
cor = cv2.dilate(thresh,scan,iterations=1)

 

效果如图

嗯，没啥差别。因为我们腐蚀步骤就1（iterations=1）大家有兴趣可以加数字，效果会更加明显

3. 还原

最后通过inpaint函数了，这个函数就厉害了，大家自己百度吧。我一句两句说不清楚
通过inpaint我们就能得到去除水印的图啦

好的，今天的教学到此为止。
对python有兴趣的可以