Python编程OpenCV和Numpy图像处理库实现图片去水印
作者:朱小五是凹凸君呀 时间:2023-10-10 15:12:44
大家好,我是小五
前一阵给大家分享了,Python如何给图片加水印。评论区就有小伙伴问,可不可使用Python去除图片水印的方法呢?
这个肯定有啊,不过由于图片水印的种类有很多,今天我们先讲最简单的一种。
即上图中的①类水印,这种水印存在白色背景上的文档里,水印是灰色,需要保留的文字是黑色。
这种通常可以进行简单的亮度/对比度转换,直到水印消失并降低亮度以进行补偿。
参考别人的方法,我发现可以用多种方法去除水印。大致原理比较相似,下面先讲OpenCV的方法。
OpenCV + Numpy
本方法需要使用的库:cv2、numpy。cv2是基于OpenCV的图像处理库,可以对图像进行腐蚀,膨胀等操作;Numpy这是一个强大的处理矩阵和维度运算的库。
函数简介
介绍一下cv2的三个基本函数:使用cv2.imread()
,cv2.imshow()
,cv2.imwrite()
分别可以读取、显示和保存图像。
img = cv2.imread('test.png')
cv2.imshow('test.png',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.imwrite('test_2.png', img)
对于Numpy呢,则要用到np.clip()
,它是一个截取函数,用于截取数组中小于或者大于某值的部分,并使得被截取部分等于固定值。
np.clip(a, a_min, a_max, out=None):
具体用法:
可以看到,数组x中的所有数限定到范围0和5之间。为啥要介绍这些函数呢,接着往下看。
色彩转换
回到本文一开始,我们想去除文档图片中的水印。
上图中我选取了三个点,这三个像素点分别对应背景白色、黑色字体以及灰色的水印。
我们现在要做的事,就是想办法把水印转换成白色背景。换言之,就是把图片中[217,217,217]的像素点转换成[255,255,255]。
当然这个[217,217,217]也不是固定的,只是一个范围。为了方便调整,我选取了一些像素点,做了一个线性回归。
希望把图片整体的像素颜色做一个改变,原有黑色字体尽量跟原来一致,而水印部分则一定要≥255,然后就可以通过np.clip()
限定区间,使之都变成[255,255,255]。
说干就干
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('test.png')
new = np.clip(1.4057577998008846*img-38.33089999653017, 0, 255).astype(np.uint8)
cv2.imwrite('removed.png', new)
下面我们看看调整后的效果(左侧是转换前,右侧是转换后)。
处理效果还是不错的,说明对于这类文档图片水印,通过几行Python代码就可以轻松去除水印。
不过通过线性回归改变整体图片颜色,也会影响原有的黑色文本,导致其颜色发生了微微变化。
那我们能不能简单粗暴一点!只改变水印的颜色呢?
也可以试试。
PIL + itertools
PIL也是一个Python 图像处理库,其中Image模块是在Python PIL图像处理中常见的模块,对图像进行基础操作的功能基本都包含于此模块内。
itertools
之前更是被我们称为一个 零差评的 Python 内置库。其中itertools.product
用来产生多个列表和迭代器的(积)。
还是跟之前一个原理,我们希望将图片中[217,217,217]的像素点转换成[255,255,255]。
那就简单粗暴一点,也就是像素值相加大概600(217+217+217)以上的像素点,都改成[255,255,255]就好了。
from itertools import product
from PIL import Image
img = Image.open('test.png')
width, height = img.size
for pos in product(range(width), range(height)):
if sum(img.getpixel(pos)[:3]) > 600:
img.putpixel(pos, (255,255,255))
img.save('removed_1.png')
运行结果,对比一下。
与第一种方法对比,肉眼也没看出来太明显差别。
那大家就喜欢那种方法就用哪个吧!
来源:https://blog.csdn.net/zhuxiao5/article/details/119842129
![](/images/zang.png)
![](/images/jiucuo.png)
猜你喜欢
如何上传一个.SQL文件到远程主机并且执行它来部署一个SQL数据库
![](https://img.aspxhome.com/file/uploadpic/20079/23/200792313732111.jpg)
Python实现TCP通信的示例代码
Visual Studio Code搭建django项目的方法步骤
![](https://img.aspxhome.com/file/2023/0/103480_0s.png)
python Tkinter是什么
![](https://img.aspxhome.com/file/2023/5/133805_0s.png)
python开发中range()函数用法实例分析
sql如何删除数据库中数据记录
Python学习笔记之图片人脸检测识别实例教程
![](https://img.aspxhome.com/file/2023/8/80438_0s.jpg)
很快大多数网民将放弃IE浏览器
![](https://img.aspxhome.com/file/UploadPic/20092/5/browsersfeb09-86s.jpg)
python 实现单通道转3通道
Python元组 tuple的概念与基本操作详解【定义、创建、访问、计数、推导式等】
在Python中用keys()方法返回字典键的教程
Python实现CAN报文转换工具教程
![](https://img.aspxhome.com/file/2023/0/82630_0s.jpg)
CSS.JS文件发布机制的思考
Django后端接收嵌套Json数据及解析详解
![](https://img.aspxhome.com/file/2023/1/105711_0s.png)
关于pyinstaller生成.exe程序报错:缺少.ini文件的分析
![](https://img.aspxhome.com/file/2023/5/78835_0s.png)
Mysql 数据库结构及索引类型
![](https://img.aspxhome.com/file/2023/6/108906_0s.webp)
asp+XMLHTTP的国际域名查询系统(whois)源代码
利用Pandas读取表格行数据判断是否相同的方法
![](https://img.aspxhome.com/file/2023/7/76827_0s.png)
在数据库中自动生成编号的实现方法分享
![](https://img.aspxhome.com/file/2023/7/116257_0s.jpg)
golang高并发的深入理解
![](https://img.aspxhome.com/file/2023/4/89034_0s.jpg)