opencv-python 图片去水印或文字打马赛克

这篇博客介绍了如何使用opencv-python库进行图片的水印和文字去除,以及打马赛克效果的实现。主要方法包括基于选块的去除和平移像素填充,以及结合HSV选色的局部水印去除技术。通过实验展示,探讨了cv2.inpaint函数的应用。

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opencv-python 图片去水印或文字及打马赛克

没有用基于像素的反色中和的方法

1. 基于选块的去除

通过鼠标选择图片中需要去除的水印,文字或…先看下效果不算完美,研究学习inpaint函数,及对图像的像素操作。

  1. 使用了opencv中inpaint方法去除水印或文字
  2. 平移像素填充 方法去除水印或文字

最后顺便做了个打马赛克效果测试。
在这里插入图片描述
代码:

import cv2
import numpy as np

def onmouse(event, x, y, flags, param):  # 鼠标事件的回调函数
    global ix, iy, drawing, mode
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:  # 按下左键
        ix, iy = x, y  # 赋予按下时的鼠标,获取选中区域矩形左上角坐标
    elif event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE and flags == cv2.EVENT_FLAG_LBUTTON:  # 当按下左键拖拽鼠标时
         tmp1=img.copy()
         cv2.rectangle(tmp1, (ix, iy), (x, y), (0, 0, 255), -2)
         cv2.imshow('Imageorg', tmp1)
    elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:  # 当鼠标左键松开
            tmp1=img.copy()
            cv2.rectangle(img, (ix, iy), (x, y), (0, 0, 255), 2)   
            mosaic(img,ix, iy, x, y)#马赛克处理
            img_inpaint(img,ix, iy, x, y)# cv2.inpaint调用
            cleanself(img,ix, iy, x, y)#平移像素处理
    elif event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE  and   flags != cv2.EVENT_FLAG_LBUTTON:#左键没有按下的情况下,鼠标移动 标出坐标
     
<think>好的,用户想开发一个去除哔哩哔哩视频水印的功能,需要教程。首先,我需要了解去除视频水印的一般方法。根据提供的引用,有几种工具和方法,比如使用FFmpeg和Python脚本。 用户提到的引用[2]提到了FFmpeg,这是一个强大的多媒体处理库,可以用来处理视频。引用[3]中的Python代码示例可能涉及到检测有效帧,可能用于定位水印的位置。不过,去除水印通常有两种方法:覆盖修复。覆盖的话,比如用模糊马赛克遮住水印区域;修复的话,可能需要算法根据周围像素填补。 首先,需要定位水印的位置。哔哩哔哩的水印通常固定在某个角落,比如右下角,可能可以通过视频分析确定坐标。用户提供的代码示例中的get_first_valid_frame函数可能是为了找到有水印的帧,但具体如何应用还需要进一步分析。 接下来,使用FFmpeg处理视频。例如,用覆盖滤镜在指定区域添加模糊效果。命令可能像这样:使用delogo滤镜者用boxblur覆盖水印区域。需要确保参数正确,比如x、y坐标和宽度高度。 另外,引用[3]中的Python代码可能使用了MoviePy库,这是一个基于FFmpeg的Python视频编辑库。可以结合MoviePy来编写脚本,自动检测水印位置并应用处理。 还要注意法律问题,去除水印可能涉及版权问题,必须确保用户有合法权限。在教程中需要加入相关提醒。 可能的问题是如何准确检测水印的位置,尤其是在不同视频中水印位置可能变化吗?不过哔哩哔哩的水印通常是固定的,所以可以手动确定坐标,者通过分析多个帧来检测静态水印的位置。 总结步骤:定位水印区域,使用FFmpegMoviePy进行处理,覆盖修复该区域。提供代码示例和命令行操作,同时强调法律风险。</think>### 哔哩哔哩视频去水印功能开发教程 #### 一、技术实现原理 视频去水印主要通过检测水印区域并对其进行覆盖修复。常用方法包括: 1. **区域覆盖**:使用模糊、马赛克纯色块遮盖水印区域 2. **内容修复**:基于AI算法(如GAN)根据周围像素生成替代内容 3. **动态跟踪**:对移动水印进行轨迹追踪处理(适用于动态水印) #### 二、开发步骤 **1. 水印区域检测** ```python # 使用OpenCV检测静态水印位置(示例) import cv2 def detect_watermark(video_path, frame_index=10): cap = cv2.VideoCapture(video_path) cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, frame_index) ret, frame = cap.read() # 边缘检测辅助定位 edges = cv2.Canny(frame, 100, 200) # 此处应添加具体定位算法 return (x, y, width, height) # 返回水印区域坐标 ``` **2. 使用FFmpeg处理视频(命令行示例)** 覆盖右下角水印区域(假设检测到坐标为x=1200,y=650,w=200,h=80): ```bash ffmpeg -i input.mp4 -vf "delogo=x=1200:y=650:w=200:h=80:show=0" output.mp4 ``` 使用模糊覆盖: ```bash ffmpeg -i input.mp4 -vf "boxblur=10:1[bg];[bg]crop=200:80:1200:650[blur];[0][blur]overlay=1200:650" output.mp4 ``` **3. 结合MoviePy实现自动化处理** ```python from moviepy.editor import VideoFileClip def remove_watermark(input_path, output_path): clip = VideoFileClip(input_path) # 定义水印区域处理函数 def process_frame(frame): # 对指定区域进行模糊处理 frame[650:730, 1200:1400] = cv2.blur(frame[650:730, 1200:1400], (15,15)) return frame return clip.fl_image(process_frame).write_videofile(output_path) ``` #### 三、关键技术点 1. **精准定位**:需分析B站水印特征,通常为右下角半透明PNG 2. **动态处理**:应对不同分辨率的视频进行坐标换算 3. **性能优化**:采用GPU加速(如通过FFmpeg的`-hwaccel cuda`参数) #### 四、法律注意事项 根据《信息网络传播权保护条例》,去除水印需获得版权方授权。此技术仅限用于合法授权的视频内容[^1]。
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