Python+OpenCV圖片去水印的多種方案實(shí)現(xiàn)

更新時(shí)間：2025年02月13日 09:36:54 作者：笑小楓

這篇文章主要為大家總結(jié)了Python結(jié)合OpenCV的幾種常見的水印去除方式,簡(jiǎn)單圖片去水印效果良好,有需要的小伙伴可以跟隨小編一起了解下

1. 前言

本文為作者學(xué)習(xí)記錄，使用Python結(jié)合OpenCV，總結(jié)了幾種常見的水印去除方式，簡(jiǎn)單圖片去水印效果良好，但是復(fù)雜圖片有點(diǎn)一言難盡，本文部分代碼僅供參考，并不能針對(duì)所有水印通用，需要根據(jù)具體水印顏色、位置等情況進(jìn)行分析調(diào)整代碼。

2. 顏色介紹

本文總共使用了兩種格式的顏色，一種是BGR，另一種是HSV。

關(guān)于如何獲取BGR的顏色，可以直接使用截圖或者吸取顏色的工具吸取即可。如下圖：

有一點(diǎn)需要注意：Python里面用的是BGR，截圖工具給的是RGB，這個(gè)使用的使用需要調(diào)整下順序

HSV是由色調(diào)（H），飽和度（S），亮度（V）組成，如何獲取HSV的值，這里提供一段Python的代碼獲取。其中'image/3_water.jpg'替換成你的圖片路徑。詳細(xì)如下：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
 
image=cv2.imread('image/3_water.jpg')
HSV=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2HSV)
def getpos(event,x,y,flags,param):
    if event==cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: #定義一個(gè)鼠標(biāo)左鍵按下去的事件
        print(HSV[y,x])
 
cv2.imshow("imageHSV",HSV)
cv2.imshow('image',image)
cv2.setMouseCallback("imageHSV",getpos)
cv2.waitKey(0)

效果圖如下，左邊的為原圖，右邊的為轉(zhuǎn)為HSV的圖片，點(diǎn)擊你需要獲取顏色的位置，會(huì)在控制臺(tái)打印對(duì)應(yīng)的顏色值。

3. 添加水印

先準(zhǔn)備幾張測(cè)試圖片，給這些圖片打上水印。這里以下面的圖片經(jīng)行演示。

添加水印代碼如下：

import cv2
import numpy as np
 
def create_watermark(image_path):
    # 讀取圖像
    image = cv2.imread(image_path)
    
    # 設(shè)置水印文本
    watermark_text = 'www.xiaoxiaofeng.com'
    
    # 設(shè)置字體
    font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
    # 設(shè)置字體大小
    font_scale = 0.5
    # 注意，這里是BGR 藍(lán)色（B）、綠色（G）和紅色（R）
    font_color = (62, 62, 187)  
    # 設(shè)置字體粗細(xì)
    thickness = 1
    
    # 獲取圖像的高度和寬度
    height, width = image.shape[:2]
    # 設(shè)置文本位置（右下角）
    text_position = ( width - 200, height - 20 )  # 例如，在右下角
    
    # 添加水印文本
    cv2.putText(image, watermark_text, text_position, font, font_scale, font_color, thickness, cv2.LINE_AA)
    
    # 顯示圖像
    cv2.imshow('Watermarked Image', image)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
    
    # 保存圖像
    cv2.imwrite('image/2_water.jpg', image)

create_watermark('image/2.jpg')

添加完水印的效果如下圖：

4. 去除水印

關(guān)于去除水印，效果最好的應(yīng)該還是訓(xùn)練模型，用模型去除效果肯定比較好，但是對(duì)于簡(jiǎn)單的水印，也沒必要去訓(xùn)練模型，而且訓(xùn)練模型的門檻比較高，自己的"超配00年代"的電腦就別想了。

這里針對(duì)幾種常見的水印，簡(jiǎn)單的描述下去水印的思想，以及實(shí)現(xiàn)代碼。

4.1 文檔類圖片去水印

關(guān)于圖片準(zhǔn)備，這里直接用word創(chuàng)建了一個(gè)帶水印的文檔，然后截圖，圖片如下：

實(shí)現(xiàn)目標(biāo)：去除中間背景的中的【笑小楓】的水印。

實(shí)現(xiàn)思想：背景為白色，字體顏色為黑色，水印顏色為灰色，因此可以將水印的灰色替換為白色即可

方案一：

通過觀測(cè)，水印的顏色大多為(214, 214, 214)，但是邊緣的鋸齒處有部分顏色為214-245之間，這里定義3個(gè)色彩相加之和位于 640-740之間的，全部替換為白色，當(dāng)然這樣可能會(huì)誤傷一部分顏色，具體需要針對(duì)多種方案比較選用。

import numpy as np
import cv2

def remote_water_mark_1(image):
    # 讀取圖像
    image = cv2.imread(image)
    # 顯示原始圖像
    cv2.imshow('Original Image', image)

    # 設(shè)置替換顏色為白色
    replace_color = (255, 255, 255)

    # 獲取圖片大小
    height, width = image.shape[:2]
    for i in range(height):
        for j in range(width):
            # 獲取當(dāng)前像素點(diǎn)的顏色值
            varP = image[i, j]
            # 如果當(dāng)前像素點(diǎn)的顏色值總和在640到760之間，則替換為白色
            if sum(varP) > 640 and sum(varP) < 740:
                image[i, j] = replace_color
    # 顯示處理后的圖像
    cv2.imshow('Result Image', image)
    cv2.waitKey(0)
   

remote_water_mark_1('image/3.jpg')

去水印后的效果圖如下：

可以看到，圖片底部的水印去掉了，仔細(xì)看圖片中的文字顏色有點(diǎn)細(xì)微變化，這就是因?yàn)椴糠窒袼仡伾徽`傷了導(dǎo)致的。下面看下方案二，可以解決這個(gè)問題。

方案二：

和方案一的思想一致，但是不再使用BGR的顏色處理圖片，而是使用HSV對(duì)圖片進(jìn)行處理。通過創(chuàng)建顏色范圍的掩碼，替換掉對(duì)應(yīng)像素的顏色，具體代碼如下：

import numpy as np
import cv2

def remote_water_mark_2(image):
    # 讀取圖像
    image = cv2.imread(image)
    # 顯示原始圖像
    cv2.imshow('Original Image', image)
    # 將圖像從BGR顏色空間轉(zhuǎn)換為HSV顏色空間
    hsv_image  = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    # 定義要替換的顏色范圍（在 HSV 空間中）
    lower_blue = np.array([0, 0, 214])
    upper_blue = np.array([0, 0, 245])

    # 在HSV圖像中，根據(jù)定義的顏色范圍創(chuàng)建掩碼
    mask = cv2.inRange(hsv_image, lower_blue, upper_blue)
    
    # 顯示掩碼圖像
    cv2.imshow('mask Image', mask)

    # 將掩碼中對(duì)應(yīng)位置的顏色替換為紅色（在 HSV 空間中），白底在HSV空間就是紅色。
    hsv_image[mask > 0] = [0, 0, 255]

    # 如果需要，將圖片轉(zhuǎn)換回 BGR 顏色空間
    result_image = cv2.cvtColor(hsv_image, cv2.COLOR_HSV2BGR)

    # 顯示結(jié)果圖像
    cv2.imshow('Result Image', result_image)
    cv2.waitKey(0)
   
remote_water_mark_2('image/3.jpg')

去水印后的效果圖如下，可以通過mask掩碼圖像（黑色背景，白色水印圖）清晰的看到水印的形狀。這里可以根據(jù)mask掩碼調(diào)整顏色區(qū)間的參數(shù)?？梢钥吹接疫厛D片成功去除水印，并且文字顏色一致。

4.2 固定位置水印去除方式

上文提到了，水印背景顏色如果和圖片顏色類型，可能會(huì)誤傷，出現(xiàn)意向不到問題。所有針對(duì)可以確認(rèn)固定位置的水印，我們盡量處理固定位置，減少對(duì)圖片的損傷。

如下圖：水印固定在右下角，顏色和字體顏色基本一致，這樣如果全圖處理，整張圖片就面目全非了。所以我們可以針對(duì)右下角固定的位置，特殊處理。

代碼如下：

import numpy as np
import cv2

def remote_water_mark_3(image):
    # 讀取圖像
    image = cv2.imread(image)

    # 顯示原始圖像
    cv2.imshow('Original Image', image)

    # 獲取圖像的高度和寬度
    height, width = image.shape[:2]

    # 定義 ROI 的坐標(biāo)和大小
    x, y, w, h = width-280, height-40, 280, 40
    roi = image[y:y+h, x:x+w]

    # 將 ROI 從 BGR 顏色空間轉(zhuǎn)換為 HSV 顏色空間
    hsv_image  = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    # 定義要替換的顏色范圍，范圍盡量越小越好（在 HSV 空間中）
    lower_blue = np.array([0, 0, 0])
    upper_blue = np.array([0, 0, 240])

    # 創(chuàng)建掩碼
    mask = cv2.inRange(hsv_image, lower_blue, upper_blue)

    # 替換顏色
    hsv_image[mask > 0] = [0, 0, 255]  # 將匹配的顏色替換為紅色（在 HSV 空間中）

    # 如果需要，將圖片轉(zhuǎn)換回 BGR 顏色空間
    roi = cv2.cvtColor(hsv_image, cv2.COLOR_HSV2BGR)

    # 將處理后的 ROI 放回原圖
    image[y:y+h, x:x+w] = roi

    # 顯示處理后的圖像
    cv2.imshow('Result Image', image)
    cv2.waitKey(0)
   
remote_water_mark_2('image/1_water.jpg')

處理后的效果如下圖所示

可以看見水印已經(jīng)去掉了。因?yàn)檫@里背景是白色，所以很好處理，但如果背景不是白色，而是一些其他顏色改怎么處理呢？接下來看下面

4.3 復(fù)雜背景色的水印處理

針對(duì)復(fù)雜背景色的圖片，處理時(shí)肯定會(huì)一定程度的損傷圖片了，如果需要相對(duì)精準(zhǔn)，可以訓(xùn)練模型處理，單純使用代碼，還是有一定程序限制。如果水印位置不固定，數(shù)量不固定，大小不固定等等，代碼局限性就很大了，純openCV代碼暫還沒找到方案，這里還是以簡(jiǎn)單的示例。

先看下面這張相對(duì)簡(jiǎn)單的圖片

方案一：

使用inpaint函數(shù)修復(fù)圖片，代碼如下：

import numpy as np
import cv2

def remote_water_mark_6(image):
    # 讀取圖像
    image = cv2.imread(image)
    # 顯示原始圖像
    cv2.imshow('Original Image', image)
    height, width = image.shape[:2]
    # 創(chuàng)建一個(gè)掩碼，標(biāo)記水印區(qū)域
    mask = np.zeros(image.shape[:2], np.uint8)
    height, width = image.shape[:2]
    # 假設(shè)水印在這個(gè)區(qū)域，繪制矩形掩碼
    cv2.rectangle(mask, (width-220, height-50), (width, height), 255, -1)

    # 使用inpaint函數(shù)修復(fù)圖像
    denoised_image = cv2.inpaint(image, mask, 1, cv2.INPAINT_TELEA)

    # 顯示結(jié)果圖像
    cv2.imshow('Result Image', denoised_image)
    cv2.waitKey(0)
    
remote_water_mark_6('image/2_water.jpg')

處理后的效果圖如下，可以看到水印處理掉了，但是圖片水印處有略微變形。

針對(duì)下面這張圖片進(jìn)行測(cè)試：

可以看到水印雖然去掉了，但是水印出糊的很厲害

方案二：

此方案為自己寫的，暫未經(jīng)大量圖片測(cè)試，但測(cè)試了部分圖片，效果還可，因此放在這里做個(gè)比較

實(shí)現(xiàn)思想：實(shí)現(xiàn)步驟基本于上面一致，針對(duì)水印顏色區(qū)間像素進(jìn)行顏色替換，替換的顏色值，這里取周邊像素顏色出現(xiàn)次數(shù)最多的顏色做替換。然后對(duì)區(qū)域圖片進(jìn)行噪點(diǎn)處理，盡量中和處理部分于原圖像的匹配度，如果水印下方是文字類型，不可以進(jìn)行噪點(diǎn)處理。

具體代碼如下：

具體使用時(shí)需要根據(jù)水印位置和顏色調(diào)整對(duì)應(yīng)的參數(shù)

import numpy as np
import cv2
from collections import Counter

def find_most_frequent_color(color_list):
    """
    找到顏色列表中出現(xiàn)頻率最高的顏色。
    Args:
        color_list (list): 顏色列表，每個(gè)顏色可以是一個(gè)包含三個(gè)整數(shù)的列表，分別表示RGB值。
    Returns:
        tuple: 出現(xiàn)頻率最高的顏色，以元組形式返回，包含三個(gè)整數(shù)，分別表示RGB值。
    """
	# 將顏色列表中的每個(gè)顏色轉(zhuǎn)換為元組形式
    color_list = [tuple(color) for color in color_list]  
	# 使用 Counter 統(tǒng)計(jì)每種顏色出現(xiàn)的次數(shù)
    color_counts = Counter(color_list)
	# 獲取出現(xiàn)次數(shù)最多的顏色，并返回該顏色
    return color_counts.most_common(1)[0][0]

def remote_water_mark_5(image):
    # 讀取圖像
    image = cv2.imread(image)
    # 顯示原始圖像
    cv2.imshow('Original Image', image)
    height, width = image.shape[:2]
    # 定義 ROI（水印的位置，需要根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整）
    x, y, w, h = width-200, height-35, 200, 35  # ROI 的坐標(biāo)和大小
    roi = image[y:y+h, x:x+w]
    for yy in range(25, -1, -1):
        for xx in range(195):
            # 獲取當(dāng)前像素的顏色
            pixel_color = roi[yy, xx]
            pixel_color_sum = sum(pixel_color[:3])
            # 檢查當(dāng)前像素的顏色是否與要替換的顏色匹配，需要根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整
            if (pixel_color_sum > 300 and pixel_color_sum < 650):
                if sum(roi[yy, xx]) == sum(roi[yy, xx-1]) and sum(roi[yy, xx]) == sum(roi[yy+1, xx]):
                    continue
                is_fix = False
                color_set = [roi[yy, xx]]
                for i in range(5, -1, -1):
                    if is_fix:
                        break
                    temp = roi[yy + i, xx + i]
                    temp1 = roi[yy - i, xx - i]
                    color_set.append(temp)
                    color_set.append(temp1)
                    color_set.append( roi[yy + i, xx + 2])
                    color_set.append( roi[yy + 2, xx + i])
                    color_set.append( roi[yy - i, xx - 2])
                    color_set.append( roi[yy - 2, xx - i])
                    color_set.append( roi[yy + i, xx - i])
                    color_set.append( roi[yy - i, xx + i])
                    if sum(temp) == sum(temp1):
                        roi[yy, xx] = temp
                        is_fix = True
                    elif i == 1:
                        most_frequent_color = find_most_frequent_color(color_set)
                        roi[yy, xx] = most_frequent_color
    # 濾波窗口大小，如果背景處是文字，不可以進(jìn)行噪點(diǎn)處理，不然會(huì)糊掉
    kernel_size = 3
    # 對(duì) ROI 進(jìn)行中值濾波
    roi = cv2.medianBlur(roi, kernel_size)

    # 將處理后的 ROI 放回原圖
    image[y:y+h, x:x+w] = roi
    # 顯示處理后的圖像
    cv2.imshow('Result Image', image)
    cv2.waitKey(0)
    
remote_water_mark_5('image/4_water.jpg')

測(cè)試效果如下圖所示：