Python批量圖片去水印的方法
平常工作中,有時為了采用網(wǎng)絡(luò)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是基于OpenCV的圖像處理庫,可以對圖像進行腐蝕,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、標定噪聲的特征,使用cv2.inRange二值化標識噪聲對圖片進行二值化處理,具體代碼: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,擴展特征的區(qū)域,優(yōu)化圖片處理效果;
3、使用inpaint方法,把噪聲的mask作為參數(shù),推理并修復圖片。
去掉右下角的水印步驟
1、從源圖片,截取右下角部分,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、把源圖片、去掉水印的新圖片,進行重疊合并;
實現(xiàn)代碼
效果對比
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])) #創(chuàng)建形狀和尺寸的結(jié)構(gòu)元素 kernel = np.ones((3,3),np.uint8) #擴展待修復區(qū)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)
實現(xiàn)效果如下圖,這個默認是去掉白色右下角的水印,大家可以根據(jù)自己的需求進行更改。
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