golang图片式水印处理

本文介绍了一种使用Golang进行图片水印处理的方法。通过读取原始图片和水印图片,将水印添加到原始图片的右下角并偏移10个像素。最后,保存带有水印的新图片,并设置高质量的JPEG格式。

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//golang图片式水印处理
//未实现Web上传等代码...
//sam
//2013.6.19
//http://zituo.net
package main
 
import (
    "fmt"
    "image"
    "image/draw"
    "image/jpeg"
    "image/png"
    "os"
)
 
func main() {
    //原始图片是sam.jpg
    imgb, _ := os.Open("sam.jpg")
    img, _ := jpeg.Decode(imgb)
    defer imgb.Close()
 
    wmb, _ := os.Open("text.png")
    watermark, _ := png.Decode(wmb)
    defer wmb.Close()
 
    //把水印写到右下角,并向0坐标各偏移10个像素
    offset := image.Pt(img.Bounds().Dx()-watermark.Bounds().Dx()-10, img.Bounds().Dy()-watermark.Bounds().Dy()-10)
    b := img.Bounds()
    m := image.NewNRGBA(b)
 
    draw.Draw(m, b, img, image.ZP, draw.Src)
    draw.Draw(m, watermark.Bounds().Add(offset), watermark, image.ZP, draw.Over)
 
    //生成新图片new.jpg,并设置图片质量..
    imgw, _ := os.Create("new.jpg")
    jpeg.Encode(imgw, m, &jpeg.Options{100})
 
    defer imgw.Close()
 
    fmt.Println("水印添加结束,请查看new.jpg图片...")
}
### 使用 Golang 和 OpenCV 去除图片水印 为了实现图像处理功能,如去除水印,在 Go 语言环境中可以借助 `gocv` 库来操作 OpenCV。下面提供了一个简单的例子用于展示如何加载一张带有文字水印图片并尝试通过特定方法将其移除。 #### 安装依赖库 首先安装必要的包: ```bash go get -u gocv.io/x/gocv go get -u github.com/hybridgroup/cv ``` #### 示例代码:基于颜色替换的方简单模拟去水印效果 对于某些类型的半透明或纯色背景的文字型水印,可以通过色彩筛选的方来近似消除它们的影响。这里给出一段基础示例代码[^1]: ```go package main import ( "fmt" "log" "gocv.io/x/gocv" ) func removeWatermark(imgPath string, resultPath string) { mat := gocv.IMRead(imgPath, gocv.IMReadColor) if mat.Empty() { log.Fatal("无法读取文件") } defer mat.Close() // 转换成灰度图以便后续处理 var grayMat gocv.Mat gocv.CvtColor(mat, &grayMat, gocv.ColorBGRToGray) defer grayMat.Close() // 创建掩膜矩阵 mask := gocv.NewMat() defer mask.Close() // 设定阈值参数 (具体数值需根据实际情况调整) threshVal := 200 maxValue := 255 gocv.Threshold(grayMat, &mask, float32(threshVal), float32(maxValue), gocv.ThresholdBinaryInv) // 对原图应用掩膜 dst := gocv.NewMat() defer dst.Close() gocv.BitwiseAnd(mat, mat, &dst, mask) // 存储结果到指定路径 gocv.IMWrite(resultPath, dst) fmt.Printf("已保存至 %s\n", resultPath) } func main() { removeWatermark("./watermarked_image.jpg", "./output_no_watermark.jpg") } ``` 这段程序主要做了如下几件事: - 利用二值化创建一个反向掩码(假设水印部分较亮),从而突出显示可能存在的白色或其他浅色调水印区域; - 最终利用这个掩码对源图像执行按位与运算,达到遮蔽这些高亮度像素的效果; 需要注意的是这种方法仅适用于非常规情况下的初步测试,并不是通用解决方案。实际项目中应考虑更复杂的算法和技术组合以获得更好的效果,比如机器学习模型训练、形态学变换等高级技术。
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