python opencv加水印去水印

最新推荐文章于 2024-04-15 12:31:41 发布

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CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： python 人工智能 git

原文链接：http://blog.51cto.com/yixianwei/2117266

本文介绍了一种基于Python的图片水印处理方法，包括水印的移除与添加。通过匹配算法定位水印并利用膨胀算法及修复算法完成水印移除，并提供了具体的实现代码示例。

python opencv加水印去水印

收到的需求是在一个图上匹配到水印然后将原来的水印换成一个新水印

先要安装一个库库文件代码如下：

# coding=utf-8

import cv2
import numpy as np

# 膨胀算法 Kernel
_DILATE_KERNEL = np.array([[0, 0, 1, 0, 0],
                           [0, 0, 1, 0, 0],
                           [1, 1, 1, 1, 1],
                           [0, 0, 1, 0, 0],
                           [0, 0, 1, 0, 0]], dtype=np.uint8)

class WatermarkRemover(object):
    """"
    去除图片中的水印(Remove Watermark)
    """

    def __init__(self, verbose=True):
        self.verbose = verbose
        self.watermark_template_gray_img = None
        self.watermark_template_mask_img = None
        self.watermark_template_h = 0
        self.watermark_template_w = 0
        self.watermark_start_x = 0
        self.watermark_start_y = 0

    def load_watermark_template(self, watermark_template_filename):
        """
        加载水印模板，以便后面批量处理去除水印
        :param watermark_template_filename:
        :return:
        """
        self.generate_template_gray_and_mask(watermark_template_filename)

    def dilate(self, img):
        """
        对图片进行膨胀计算
        :param img:
        :return:
        """
        dilated = cv2.dilate(img, _DILATE_KERNEL)
        return dilated

    def generate_template_gray_and_mask(self, watermark_template_filename):
        """
        处理水印模板，生成对应的检索位图和掩码位图
        检索位图
            即处理后的灰度图，去除了非文字部分

        :param watermark_template_filename: 水印模板图片文件名称
        :return: x1, y1, x2, y2
        """

        # 水印模板原图
        img = cv2.imread(watermark_template_filename)

        # 灰度图、掩码图
        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        _, mask = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_TOZERO + cv2.THRESH_OTSU)
        _, mask = cv2.threshold(mask, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

        mask = self.dilate(mask)  # 使得掩码膨胀一圈，以免留下边缘没有被修复
        #mask = self.dilate(mask)  # 使得掩码膨胀一圈，以免留下边缘没有被修复

        # 水印模板原图去除非文字部分
        img = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)

        # 后面修图时需要用到三个通道
        mask = cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

        self.watermark_template_gray_img = gray
        self.watermark_template_mask_img = mask

        self.watermark_template_h = img.shape[0]
        self.watermark_template_w = img.shape[1]

        # cv2.imwrite('watermark-template-gray.jpg', gray)
        # cv2.imwrite('watermark-template-mask.jpg', mask)

        return gray, mask

    def find_watermark(self, filename):
        """
        从原图中寻找水印位置
        :param filename:
        :return: x1, y1, x2, y2
        """
        # Load the images in gray scale
        gray_img = cv2.imread(filename, 0)
        return self.find_watermark_from_gray(gray_img, self.watermark_template_gray_img)

    def find_watermark_from_gray(self, gray_img, watermark_template_gray_img):
        """
        从原图的灰度图中寻找水印位置
        :param gray_img: 原图的灰度图
        :param watermark_template_gray_img: 水印模板的灰度图
        :return: x1, y1, x2, y2
        """
        # Load the images in gray scale

        method = cv2.TM_CCOEFF
        # Apply template Matching
        res = cv2.matchTemplate(gray_img, watermark_template_gray_img, method)
        min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)

        # If the method is TM_SQDIFF or TM_SQDIFF_NORMED, take minimum
        if method in [cv2.TM_SQDIFF, cv2.TM_SQDIFF_NORMED]:
            x, y = min_loc
        else:
            x, y = max_loc

        return x, y, x + self.watermark_template_w, y + self.watermark_template_h

    def remove_watermark_raw(self, img, watermark_template_gray_img, watermark_template_mask_img):
        """
        去除图片中的水印
        :param img: 待去除水印图片位图
        :param watermark_template_gray_img: 水印模板的灰度图片位图，用于确定水印位置
        :param watermark_template_mask_img: 水印模板的掩码图片位图，用于修复原始图片
        :return: 去除水印后的图片位图
        """
        # 寻找水印位置
        img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        x1, y1, x2, y2 = self.find_watermark_from_gray(img_gray, watermark_template_gray_img)
        self.watermark_start_x = x1
        self.watermark_start_y = y1
        # 制作原图的水印位置遮板
        mask = np.zeros(img.shape, np.uint8)
        # watermark_template_mask_img = cv2.cvtColor(watermark_template_gray_img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
        # mask[y1:y1 + self.watermark_template_h, x1:x1 + self.watermark_template_w] = watermark_template_mask_img
        mask[y1:y2, x1:x2] = watermark_template_mask_img
        mask = cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

        # 用遮板进行图片修复，使用 TELEA 算法
        dst = cv2.inpaint(img, mask, 4, cv2.INPAINT_TELEA)
        # cv2.imwrite('dst.jpg', dst)

        return dst

    def remove_watermark(self, filename, output_filename=None):
        """
        去除图片中的水印
        :param filename: 待去除水印图片文件名称
        :param output_filename: 去除水印图片后的输出文件名称
        :return: 去除水印后的图片位图
        """

        # 读取原图
        img = cv2.imread(filename)

        dst = self.remove_watermark_raw(img,
                                        self.watermark_template_gray_img,
                                        self.watermark_template_mask_img
                                        )

        if output_filename is not None:
            cv2.imwrite(output_filename, dst)

        return dst

注意上面的代码要加上这两句才能显示原来水印的位置
python opencv加水印去水印
去水印代码如下：

from nowatermark import WatermarkRemover

path = 'E:/sample/'

watermark_template_filename = path + 'watermark.png'
remover = WatermarkRemover()
remover.load_watermark_template(watermark_template_filename)

remover.remove_watermark(path + '20180516144931.png', path + '20180516144932.png')
print(remover.watermark_start_x)
print(remover.watermark_start_y)

这里输出的两个值是指的水印在原图中的位置

加水印代码如下：

import cv2
import numpy as np
path = 'E:/sample/'
matimage = cv2.imread(path + '20180516144932.png')

#matimagenew = np.zeros((matimage.shape[0],matimage.shape[1],3))
matimagenew = matimage-matimage
watermark_template_filename = path + 'watermark.png'
matlogo = cv2.imread(watermark_template_filename)

matimagenew[359:359+matlogo.shape[0],453:453+matlogo.shape[1]] = matlogo
imagenew = cv2.addWeighted(matimage,1,matimagenew,1,1)
savepath = path + '20180516144933.png'
cv2.imwrite(savepath,imagenew)

其中的359为水印在原图中的位置的纵坐标 453为横坐标

转载于:https://blog.51cto.com/yixianwei/2117266