由于圖片水印的種類有很多，今天我們先講最簡單的一種。

即上圖中的①類水印，這種水印存在白色背景上的文檔里，水印是灰色，需要保留的文字是黑色。

這種通常可以進行簡單的亮度/對比度轉換，直到水印消失并降低亮度以進行補償[1]。參考別人的方法，我發現可以用多種方法去除水印。大致原理比較相似，下面先講OpenCV的方法。

OpenCV + Numpy

本方法需要使用的庫：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。

函數簡介

介紹一下cv2的三個基本函數：使用

img = cv2.imread('test.png')
 
cv2.imshow('test.png',img)
cv2.waitKey(0)
 
cv2.imwrite('test_2.png', img)

對于Numpy呢，則要用到np.clip()，它是一個截取函數，用于截取數組中小于或者大于某值的部分，并使得被截取部分等于固定值。

np.clip(a, a_min, a_max, out=None):

具體用法：

可以看到，數組x中的所有數限定到范圍0和5之間。為啥要介紹這些函數呢，接著往下看。

色彩轉換

回到本文一開始，我們想去除文檔圖片中的水印。

上圖中我選取了三個點，這三個像素點分別對應背景白色、黑色字體以及灰色的水印。

我們現在要做的事，就是想辦法把水印轉換成白色背景。換言之，就是把圖片中[217,217,217]的像素點轉換成[255,255,255]。

當然這個[217,217,217]也不是固定的，只是一個范圍。為了方便調整，我選取了一些像素點，做了一個線性回歸。

希望把圖片整體的像素顏色做一個改變，原有黑色字體盡量跟原來一致，而水印部分則一定要≥255，然后就可以通過np.clip()限定區間，使之都變成[255,255,255]。

說干就干

import cv2
import numpy as np
 
img = cv2.imread('test.png')
 
new = np.clip(1.4057577998008846*img-38.33089999653017, 0, 255).astype(np.uint8)
 
cv2.imwrite('removed.png', new)

下面我們看看調整后的效果（左側是轉換前，右側是轉換后）。

左：轉換前 右：轉換后

處理效果還是不錯的，說明對于這類文檔圖片水印，通過幾行Python代碼就可以輕松去除水印。

不過通過線性回歸改變整體圖片顏色，也會影響原有的黑色文本，導致其顏色發生了微微變化。

那我們能不能簡單粗暴一點！只改變水印的顏色呢？

也可以試試。

PIL  + itertools

PIL也是一個Python 圖像處理庫，其中Image模塊是在Python PIL圖像處理中常見的模塊，對圖像進行基礎操作的功能基本都包含于此模塊內。

itertools 之前更是被我們稱為一個零差評的Python內置庫。其中itertools.product用來產生多個列表和迭代器的(積)。

還是跟之前一個原理，我們希望將圖片中[217,217,217]的像素點轉換成[255,255,255]。

那就簡單粗暴一點，也就是像素值相加大概600（217+217+217）以上的像素點，都改成[255,255,255]就好了。

from itertools import product
from PIL import Image
 
img = Image.open('test.png')
width, height = img.size
for pos in product(range(width), range(height)):
    if sum(img.getpixel(pos)[:3]) > 600:
        img.putpixel(pos, (255,255,255))
img.save('removed_1.png')

運行結果，對比一下。

左：轉換前 右：轉換后

與第一種方法對比，肉眼也沒看出來太明顯差別。

那大家就喜歡那種方法就用哪個吧！

到此這篇關于運用python去除圖片水印的文章就介紹到這了,更多相關python去除圖片水印內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！