兩種Python基於OpenCV的固定位置半透明水印去除方案

OpenCV基礎

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一個跨平臺計算機視覺庫，實現了圖像處理和計算機視覺方面的不少通用算法

環境搭建

#python沙箱環境
virtualenv opencvenv
source opencvenv/bin/activate

pip install cryptography ndg-httpsclient #某些python版本須要的幾個兼容包

pip install numpy #opencv的依賴

#我這裏直接pip安裝pyopencv不成功
#換其餘方法，直接從yum包裏拷貝opencv的python wrapper
sudo yum install opencv-python
cp /usr/lib64/python2.7/site-packages/cv* opencv_test/cvenv/lib64/python2.7/site-packages/

opencv的經常使用操做

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2

#矩陣形式讀取圖像爲三維列表，每一維分別表明 行、列、像素，像素維度列表中依次爲BGR三個顏色通道
img = cv2.imread("test.jpg")

print img.shape #利用numpy的shape方法顯示圖像矩陣的三維尺寸信息，例如：(533, 800, 3)

img2 = img.copy() #複製圖像
cv2.imwrite('save.jpg', img2) #保存

---

基於OpenCV的兩種去水印方案

1. 基於 inpaint 方法（網上的方法，處理質量較低）

• 算法理論：基於Telea在2004年提出的基於快速行進的修復算法（FMM算法），先處理待修復區域邊緣上的像素點，而後層層向內推動，直到修復完全部的像素點
• 處理方式：由ui人員製做出黑底白色水印且相同位置的水印蒙版圖(必須單通道灰度圖)，而後使用inpaint方法處理原始圖像，具體使用時可把水印區放粗，這樣處理效果會好點

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2

src = cv2.imread('src.jpg')  # 默認的彩色圖(IMREAD_COLOR)方式讀入原始圖像
mask = cv2.imread('mask.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)  # 灰度圖(IMREAD_GRAYSCALE)方式讀入水印蒙版圖像

# 參數：目標修復圖像; 蒙版圖（定位修復區域）; 選取鄰域半徑; 修復算法(包括INPAINT_TELEA/INPAINT_NS， 前者算法效果較好)
dst = cv2.inpaint(src, mask, 3, cv2.INPAINT_TELEA)

cv2.imwrite('result.jpg', dst)

效果演示
src圖：

mask圖：

INPAINT_TELEA算法處理效果：

INPAINT_NS算法處理效果：

細緻比較的話，INPAINT_TELEA算法處理，水印的隱去效果會稍好點

2. 基於像素的反色中和（處理質量較高）

參考自ps去水印原理，經過一張白底的反色水印圖來中和原圖水印

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy

src = cv2.imread('src.jpg')
mask = cv2.imread('mask.png')
save = numpy.zeros(src.shape, numpy.uint8) #建立一張空圖像用於保存

for row in range(src.shape[0]):
    for col in range(src.shape[1]):
        for channel in range(src.shape[2]):
            if mask[row, col, channel] == 0:
                val = 0
            else:
            	reverse_val = 255 - src[row, col, channel]
                val = 255 - reverse_val * 256 / mask[row, col, channel]
                if val < 0: val = 0

            save[row, col, channel] = val

cv2.imwrite('result.jpg', save)

src圖：

反色水印圖：

輸出效果圖：