各家企业的业务线不同,需求也多种多样,像去水印这种需求也存在。
需求
一个妹子是做Java的,她尝试过用Java代码去除图片上的水印,但是效果并不好。行业的直觉告诉她,可能AI人工智能更适合去除水印。我直接告诉她,AI去水印不难。
伴随着AI技术的突飞猛进,很多以前看似高端的技术慢慢地走入千家万户,并且越来越智能。
哪怕你网络上随便浏览一张图片,平台也会给你浮现出一个"Ai去水印"的按钮。你一点击,水印真的去掉了。
但是它功能再强、效果再好,这是人家产品里的,不是咱自己的。如果你想用,马上会面对两个问题:第一个问题就是收费高;第二个问题是在他的体系里效果好,在你自己的体系里效果差。
费用问题还好说,而后者的效果问题则很尴尬。这倒不是人家藏着掖着没给你好的资源,着实是因为他提供的是一套通用的能力,而非定制的能力。就像是OCR数字识别,通用能力可能是识别书本、网页、画报上的数字。而你用它去识别水表、电表、电子秤这类仪表上的数字。这一下就错位了,就好比拿满汉全席招待湖南老汉,他问怎么没有辣味,不是很满意。
我不认为通用的手段能解决个性问题。而个性的问题恰好又是产品的特色。遇到稍微特殊一些场景,通用方案就会失效。
通用方案操作简单,定制方案针对性好。这就好比汽车自动挡和手动挡的区别。
今天,我要介绍的这个去水印方案,就是一个"老手动挡"方案。我感觉,它很有针对性,有些地方甚至新AI都做不到。
这是一个开源项目,地址是 github.com/zuruoke/watermark-removal 。
我之所以说它老,除了项目是2021年创建的,它用的AI框架TensorFlow是1.15.0版本。另外,它去水印也需要先制作掩膜。
而它的优势也来源于劣势:因为版本低,它不占资源,普通机器就能跑;因需要制作掩膜,它可以根据掩膜定义水印的位置和形态,就算一张图片有俩水印,我们也可以做到只去除指定的一个。
先看看效果吧。
这是官方效果,只能作为参考。实际效果,还需要我们亲自去搭建并尝试。
这套框架对设备没有要求,用你的笔记本电脑就可以搭建并运行。
操作步骤
第1步:下载文件
首先,下载项目源码,地址是 github.com/zuruoke/watermark-removal/ 。
然后,下载模型权重文件,地址是 drive.google.com/drive/folders/1xRV4EdjJuAfsX9pQme6XeoFznKXG0ptJ 。
下载不下来可以找我要。下载完毕后,将权重模型文件放到项目的model文件夹下。
有了这个文件结构,我们的代码就准备好了。下一步是准备运行环境。
第2步:准备环境
以下是运行所需要的环境以及类库:
python 3.7.16
neuralgym 0.0.1
numpy 1.21.6
opencv-python 4.9.0.80
Pillow 9.5.0
PyYAML 6.0.1
tensorflow 1.15.0
虽然requirements.txt
中只列了tensorflow
和opencv-python
这2个库,但是在实际安装的时候,通过一步步排查错误,我又补充了很多。
因为tensorflow
是1.15.0
,这就限制了python
不能超过3.7,因此选择了python 3.7
。
特别提示,对于neuralgym
的安装,官方特别说明要采用如下方式安装:
bash
pip install git+https://github.com/JiahuiYu/neuralgym
环境准备完毕,之后就可以运行demo了。
第3步:运行demo
运行demo可以采用命令行的方式:
css
python main.py --image i.png --output o.png
这段命令的意思就是将i.png
这张图片做去水印处理,处理完毕后保存为o.png
命名的新文件。
当然,命令行和代码执行效果一样,主要是调用模型权重去做操作。主要处理代码在main.py
中体现,你也可以修改这个文件适应自己的需求。
其实完整的参数有4个:
ini
parser.add_argument('--image', default='', type=str,
help='The filename of image to be completed.')
parser.add_argument('--output', default='output.png', type=str,
help='Where to write output.')
parser.add_argument('--watermark_type', default='istock', type=str,
help='The watermark type')
parser.add_argument('--checkpoint_dir', default='model/', type=str,
help='The directory of tensorflow checkpoint.')
image
是待处理的图片路径,output
是处理后的图片路径,watermark_type
是水印类型,有默认值。checkpoint_dir
是模型权重的地址,默认就是model
文件夹,刚刚我们已经下载并存放好了。
我在执行过程中,出现了一个错误,不知道是环境问题还是代码问题,但是好在解决了。
错误是:
python
File "watermark-removal\preprocess_image.py", line 42, in preprocess_image
assert image.shape == preprocessed_mask_image
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
解决方案就是修改preprocess_image.py文件:
ini
将
assert image.shape == preprocessed_mask_image
修改为:
assert image.shape == preprocessed_mask_image.shape
如果你没有遇到,可以忽略。
演示效果,原图:
去除效果:
原理讲解和改造
水印掩膜
这里面有个掩膜的概念。这个框架没有智能到自己能寻找哪个区域是水印。需要我们告诉它水印的位置,以及形态。
我们看preprocess_image.py
里面的一段源码:
它会去utils
下的watermark_type
下的image_type
里面寻找一张名为mask.png
的图片。watermark_type
是水印类型,image_type
是图片的类型,分为landscape
和potrait
,也就是横屏和竖屏。
追根溯源,我们在utils/istock/landscape/mask.png
找到了这张图片。
这张掩膜图片定义了哪里是水印。因此,框架只需要处理掩膜图片中空白处即可。
这一步也就限定了要处理的图片,水印位置需要比较固定。
去除自定义水印
假设我们有这么一个需求。有一个叫"大红书"的水印,打在图片的中心位置。
我们该如何去掉它呢?首先,为它制造掩膜。也就是这么一张图片,整体是黑色的,带有"大红书"的位置处是透明的。
制作好了掩膜,框架就知道哪里有水印,它就会把精力都放在水印区域内。而我们的掩膜可以放到utils/dhs/landscape/mask.png
下。随后,执行命令,指定输入、输出图片的路径,掩膜的路径,以及模型权重的路径:
css
python main.py --image a.png --output b.png --checkpoint_dir model/ --watermark_type dhs
我们来看下去除的效果:
如果是按照这个套路的话,屡试不爽。那种让我们头痛的多水印也可以清除其一。
比如下面这张,顶部的"操作示意图"和"大红书"的样式是一样的。单纯看样子,他们都是水印。
但是,我们可以做到去除"大红书"而保留"操作示意图"。这一点,高级的人工智能,反而不容易做到,咱们这个"低级"的可以。
后记
这就挺有意思,高级的不行,低级的可以。其实这个高级和低级是相对人类参与多少而言的。机器帮你做得越多,你越省心,但是你能干预的就越少。你做多越多,你能控制的颗粒度也就是越细。这就好像手动挡更容易实现原地出库一样。自动挡可能也能实现,但是成本要大很多。
在软件行业也是一样。大厂的通用AI模型就好比自动挡,让我们很容易就实现一个功能。但是,它很难为你作出一点改变。而小厂可能会为你单独做一套功能。
好了,今天的去水印功能就讲到这里。
我是IT男的一人企业,"专业实用化,永远不做大"是我的宗旨。