Python批量图片去水印,提高工作效率
平常工作中,有时为了采用网络的一些素材,但这些素材往往被打了水印,如果我们不懂PS就无法去掉水印,或者无法批量去掉水印。这些就很影响我们的工作效率。
今天我们就一起来,用Python + OpenCV三步去除水印,去水印需要使用的库:cv2、numpy。cv2是基于OpenCV的图像处理库,可以对图像进行腐蚀,膨胀等操作;numpy这是一个强大的处理矩阵和维度运算的库。
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、从源图片,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、把源图片、去掉水印的新图片,进行重叠合并;
实现代码
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 | 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 ] #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0 thresh = 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) |
效果对比
实现效果如下图,这个默认是去掉白色右下角的水印,大家可以根据自己的需求进行更改。
好了,今天就分享到这边,大家有什么想法,欢迎给我留言讨论。如果需要源代码与软件的,请在公众号回复【去水印】获取。
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