本篇内容介绍了“Python怎么实现快速去水印”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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图片去水印原理

1、标定噪声的特征，使用cv2.inRange二值化标识噪声对图片进行二值化处理，具体代码：cv2.inRange(img, np.array([200, 200, 240]), np.array([255, 255, 255]))，把[200, 200, 200]~[255, 255, 255]以外的颜色处理为0；

2、使用OpenCV的dilate方法，扩展特征的区域，优化图片处理效果；

3、使用inpaint方法，把噪声的mask作为参数，推理并修复图片。

去掉右下角的水印步骤

1、从原图片，截取右下角部分，另存为新图片；

2、识别水印，颜色值为：[200, 200, 200]~[255, 255, 255]

3、去掉水印，还原图片；

4、把原图片、去掉水印的新图片，进行重叠合并；

代码实现

import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
import os

dir = os.getcwd()
path = "1.jpg"
newPath = "new.jpg"
img=cv2.imread(path,1)
hight,width,depth=img.shape[0:3]

#截取
cropped = img[int(hight*0.8):hight, int(width*0.7):width]  # 裁剪坐标为[y0:y1, x0:x1]
cv2.imwrite(newPath, cropped)
imgSY = cv2.imread(newPath,1)

#图片二值化处理，把[200,200,200]-[250,250,250]以外的颜色变成0
thresh = cv2.inRange(imgSY,np.array([200,200,200]),np.array([250,250,250]))
#创建形状和尺寸的结构元素
kernel = np.ones((3,3),np.uint8)
#扩展待修复区域
hi_mask = cv2.dilate(thresh,kernel,iterations=10)
specular = cv2.inpaint(imgSY,hi_mask,5,flags=cv2.INPAINT_TELEA)
cv2.imwrite(newPath, specular)

#覆盖图片
imgSY = Image.open(newPath)
img = Image.open(path)
img.paste(imgSY, (int(width*0.7),int(hight*0.8),width,hight))
img.save(newPath)

“Python怎么实现快速去水印”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！

分享名称：Python怎么实现快速去水印
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