目录
- [0 前言](#0 前言)
- [1 准备工作](#1 准备工作)
- [2 读取图片或视频](#2 读取图片或视频)
- [3 添加回调获取鼠标绘制水印区域](#3 添加回调获取鼠标绘制水印区域)
- [4 调用opencv函数](#4 调用opencv函数)
- [5 绘制蒙版主循环](#5 绘制蒙版主循环)
- [6 去水印主循环](#6 去水印主循环)
- 总结
0 前言
在制作ppt个人文章或者分享图片过程中，经常会遇到一些带有水印的情况，不少人都希望能够去除这些水印，提高图片和视频的观看体验。本文将介绍如何使用Python+opencv实现图片的去水印功能。
1 准备工作
首先，我们需要导入OpenCV和NumPy库。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以用于图像和视频处理，NumPy是Python的一个科学计算库，提供了高性能的多维数组对象。
python
import cv2
import numpy as np2 读取图片或视频
在代码中，我们定义了一个变量pmode来指定处理模式，可以是"image"或"video"。当pmode为"image"时，我们从指定路径读取一张图片；当pmode为"video"时，我们通过cv2.VideoCapture()函数从指定路径读取一个视频。
python
pmode="image"
path = "316.jpg" #记得不要有中文路径
vieodpath="350.mp4"
cap=cv2.VideoCapture(vieodpath)
if pmode=="video":
ret,img = cap.read()
else:
img = cv2.imread(path)
height,width = img.shape[0:2]3 添加回调获取鼠标绘制水印区域
接下来，我们获取图片的高度和宽度，并定义了一些全局变量，用于记录鼠标事件的状态和坐标。同时，我们创建了一个与窗口绑定的回调函数，用于实现鼠标事件的交互操作。
python
# 鼠标回调函数
def draw_circle(event, x, y, flags, param):
global ix, iy, drawing, mode, img
if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
drawing = True
ix, iy = x, y
elif event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE:
if drawing == True:
if mode == True:
cv2.rectangle(mask, (ix, iy), (x, y), (0, 255, 0), -1)
cv2.rectangle(img, (ix, iy), (x, y), (0, 255, 0), -1)
else:
cv2.circle(mask, (x, y), 5, (0, 255, 0), -1)
cv2.circle(img, (x, y), 5, (0, 255, 0), -1)
在鼠标回调函数中，我们根据不同的鼠标事件进行相应的操作。当按下鼠标左键时，开始画矩形或圆形，记录起始坐标；当鼠标移动时，如果继续按下鼠标左键，根据当前模式画矩形或圆形；当释放鼠标左键时，停止画矩形或圆形，根据当前模式完成最后一个矩形或圆形的绘制。
python
elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:
drawing = False
if mode == True:
cv2.rectangle(mask, (ix, iy), (x, y), (0, 255, 0), -1)
cv2.rectangle(img, (ix, iy), (x, y), (0, 255, 0), -1)
else:
cv2.circle(mask, (x, y), 5, (0, 255, 0), -1)
cv2.circle(img, (x, y), 5, (0, 255, 0), -1)4 调用opencv函数
接下来，我们定义了一个waterprint()函数，用于去除图片中的水印。在该函数中，我们首先定义了要查找的颜色范围，然后将图片转换为HSV颜色空间，并使用cv2.inRange()函数根据颜色范围得到一个二值图像。接着，我们使用cv2.dilate()函数对二值图像进行膨胀操作，得到一张掩膜图像。最后，我们使用cv2.inpaint()函数根据掩膜图像进行修复操作，得到最终的去水印结果。
python
def waterprint(img):
global mask
#开始操作
# 设定要查找的颜色范围
lower_green = np.array([50, 100, 100])
upper_green = np.array([70, 255, 255])
hsv = cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_BGR2HSV)
thresh = cv2.inRange( hsv,lower_green,upper_green)
scan = np.ones((5,5),np.uint8)
cor = cv2.dilate(thresh,scan,iterations=1)
dst = cv2.inpaint(img, cor, 3, cv2.INPAINT_TELEA)5 绘制蒙版主循环
在主程序中，我们创建了一个窗口，并将回调函数与窗口绑定。然后，我们进入一个循环，不断显示原始图片，并根据按键的操作切换绘制模式、生成掩膜图像，以及退出程序。
python
while(1):
cv2.imshow('image', img)
k = cv2.waitKey(1) & 0xFF
if k == ord('m'):
mode = not mode
elif k == ord('s'):
mask = np.zeros(img.shape[:2], dtype=np.uint8)
contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for contour in contours:
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
cv2.rectangle(mask, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 0), -1)
cv2.imshow('mask', mask)
elif k == 27:
break
cv2.destroyAllWindows()6 去水印主循环
在处理视频时，我们首先创建了一个视频编写器，并使用cv2.VideoWriter()函数指定输出视频的格式、帧率和大小。然后，我们使用cv2.VideoCapture()函数读取视频的每一帧，并对每一帧进行去水印操作。最后，我们将处理后的帧写入输出视频，并显示处理后的帧。如果按下键盘上的"s"键，则停止处理并保存输出视频。最后，我们释放资源，关闭窗口。
python
# 创建视频编写器
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
out = cv2.VideoWriter('output'+datetime.now().strftime("%H-%M-%S")+'.mp4', fourcc, 20.0, (width, height))
if pmode=="video":
if cap.isOpened():
cap.release()
cap=cv2.VideoCapture(vieodpath)
while(cap.isOpened()):
ret, frame = cap.read()
if ret:
# 写入输出视频
nowaterprint_frame=waterprint(frame)
out.write(nowaterprint_frame)
# 显示帧
cv2.imshow('frame', nowaterprint_frame)
if cv2.waitKey(27) & 0xFF == ord('s'):
# 释放资源
break
cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()
else:
nowaterprint_frame=waterprint(img)
cv2.imshow('frame', nowaterprint_frame)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows() 如果处理的是一张图片，则直接调用waterprint()函数进行去水印，并显示处理后的图片。
通过以上代码，我们实现了图片和视频的去水印功能。当我们运行代码并选择相应的处理模式后，可以通过鼠标交互操作选择要去除的水印区域，并得到去水印后的结果。这样，我们就可以更好地欣赏图片和观看视频，提高视觉体验。
总结
总结起来，本文介绍了如何使用Python编程语言实现图片和视频的去水印功能。通过OpenCV和NumPy库的支持，我们可以轻松处理图像和视频，并实现自定义的图像处理效果。希望本文对大家了解Python图像处理有所帮助。
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