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?平常工作中，有時為了采用網絡的一些素材，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，擴展特征的區域，優化圖片處理效果；

3、使用inpaint方法，把噪聲的mask作為參數，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]))

									#創建形狀和尺寸的結構元素

									kernel = np.ones((3,3),np.uint8)

									#擴展待修復區域

									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)