1 代码

import cv2
import numpy as npdef remove_watermark(image_path, output_path):# 读取图片image = cv2.imread(image_path)# 转换为灰度图gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 使用中值滤波去除噪声median_filtered = cv2.medianBlur(gray, 5)# 计算图像的梯度laplacian = cv2.Laplacian(median_filtered, cv2.CV_64F)# 将梯度图像转换为8位无符号整数laplacian_8u = np.uint8(np.absolute(laplacian))# 使用阈值操作找到潜在的水印区域_, thresholded = cv2.threshold(laplacian_8u, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY)# 对阈值图像进行形态学操作，填充孔洞并平滑边缘kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)closing = cv2.morphologyEx(thresholded, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=2)# 创建一个掩码，将潜在的水印区域设置为白色mask = np.zeros_like(image)mask[closing == 255] = [255, 255, 255]# 将掩码转换为单通道图像mask_gray = cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 使用掩码去除水印result = cv2.inpaint(image, mask_gray, 3, cv2.INPAINT_TELEA)# 保存去水印后的图片cv2.imwrite(output_path, result)remove_watermark('input.jpg', 'output.jpg')

2 去水印效果

图2-1 去水印前后对比

        从图2-1可以看出并没有完美去除水印，这是由水印与背景颜色接近造成的，后面我会用深度学习的方法探索一番。