一、实验原理
在图片处理领域，添加水印是一种常见的操作。通过叠加图像的方式，可以将水印无缝嵌入目标图像的指定位置。其基本原理包括以下步骤：
1、模板输入（掩膜生成）：
将水印图片转换为灰度图，通过二值化操作生成掩膜。
掩膜用于区分水印图的有效区域（黑色）和背景区域（白色）。
2、背景提取：
模板图的形状
利用掩膜和目标图片的感兴趣区域（ROI），通过位运算提取水印图背景部分。
3、水印叠加：
将背景部分和水印有效区域进行融合，生成叠加后的图片。该组件的目的就是将图像对应的数组中的对应元素进行相加（一定要注意这里的两个数组是规格相同的，也就是说要么都是灰度图，要么都是彩图），其过程如下图所示。
4、图像更新：
将叠加后的区域重新写回到目标图片中，完成水印的嵌入。
二、实验代码
以下代码实现了完整的水印添加流程：
python
import cv2
# 1. 读取原图
image_np = cv2.imread("demo1.jpg")
image_np = cv2.resize(image_np, (image_np.shape[1] // 10, image_np.shape[0] // 10))
# 2. 读取水印图
logo = cv2.imread("./logo.jpg")
logo = cv2.resize(logo, (logo.shape[1] // 3, logo.shape[0] // 3))
gray_logo = cv2.cvtColor(logo, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转为灰度图
# 3. 创建掩膜，保留灰色部分，去掉白色部分
# 定义阈值范围（灰色部分为中间亮度值）
lower_bound = 1 # 灰色部分的最低亮度值
upper_bound = 254 # 灰色部分的最高亮度值
mask_logo = cv2.inRange(gray_logo, lower_bound, upper_bound) # 保留灰色部分
cv2.imshow("Mask of Logo", mask_logo)
# 确保掩膜大小与 ROI 区域一致
rows, cols = logo.shape[:2] # 获取 logo 的高度和宽度
roi = image_np[:rows, :cols] # 从原图中截取 ROI 区域
# 4. 提取 ROI 背景（除去白色区域的部分）
logo_no_white = cv2.bitwise_and(logo, logo, mask=mask_logo) # 使用掩膜保留灰色部分
cv2.imshow("Logo without White", logo_no_white)
# 5. 将去除白色的 logo 融合到原图 ROI
image_np_bg = cv2.bitwise_and(roi, roi, mask=cv2.bitwise_not(mask_logo)) # 提取原图背景区域
dst = cv2.add(image_np_bg, logo_no_white) # 将背景与 logo 融合
# 6. 更新原图的 ROI 区域
image_np[:rows, :cols] = dst
cv2.imshow("Final Image with Watermark", image_np)
# 7. 显示结果
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
三、实验现象
1、原始图像：
显示未添加水印的原始图片。
2、掩膜生成：
- 掩膜图显示了水印图的有效区域（黑色）和背景区域（白色）。
- 掩膜用于提取目标图片的背景。
3、背景提取：
image_np_bg 显示了原始图像中，水印位置区域除去水印部分的背景。
4、水印叠加：
水印图像与背景部分融合，生成了最终叠加效果。
5、最终结果：
在原图的指定位置成功嵌入了水印，水印图像自然融合，与目标图片无缝对接。