Python怎么實(shí)現(xiàn)快速去水印

本篇內(nèi)容介紹了“Python怎么實(shí)現(xiàn)快速去水印”的有關(guān)知識(shí)，在實(shí)際案例的操作過程中，不少人都會(huì)遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

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圖片去水印原理

1、標(biāo)定噪聲的特征，使用cv2.inRange二值化標(biāo)識(shí)噪聲對(duì)圖片進(jìn)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(kuò)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(fù)圖片。

去掉右下角的水印步驟

1、從原圖片，截取右下角部分，另存為新圖片；

2、識(shí)別水印，顏色值為：[200, 200, 200]~[255, 255, 255]

3、去掉水印，還原圖片；

4、把原圖片、去掉水印的新圖片，進(jìn)行重疊合并；

代碼實(shí)現(xiàn)

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(biāo)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(kuò)展待修復(fù)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)

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名稱欄目：Python怎么實(shí)現(xiàn)快速去水印
文章轉(zhuǎn)載：http://bm7419.com/article2/psdjic.html

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