opencv 给图片和视频添加水印

给图片和视频添加水印

  • [1 给图片添加水印](#1 给图片添加水印)
  • [2 给视频添加水印](#2 给视频添加水印)

1 给图片添加水印

代码如下:

python 复制代码
 '''添加水印''' 
    img=cv2.imread(r'../15day4.10/src/xiaoren.png')  
    img2=cv2.imread(r'../15day4.10/src/bg.png')  
    h,w,c=img.shape
    RIO_img2=img2[100:100+h,200:200+w]
    img3=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    _,black=cv2.threshold(cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY),30,255,cv2.THRESH_BINARY)
    _,white=cv2.threshold(cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY),30,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)
    img_bit=cv2.bitwise_and(img,img,mask=white)
    RIO2_img2=cv2.bitwise_and(RIO_img2,RIO_img2,mask=black)
    RIO_img2[::]=cv2.add(RIO2_img2,img_bit)
    cv2.imshow('img',img)
    cv2.imshow("img2",img2)
    # cv2.imshow('RIO_img2',RIO_img2)
    # cv2.imshow('RIO2_img2',RIO2_img2)
    cv2.imshow('img_bit',img_bit)
    cv2.imshow('white',white)
    
    # cv2.imshow('img3',img3)
    cv2.waitKey(0)


步骤:

  • 1.读取logo图和背景图
  • 2.将logo图的 h,w,c=img.shape求出
  • 3.根据logo图高宽,在背景图里用RIO切割出和logo图形状一样的切片出来
  • 4.在对logo图进行掩膜运算得到白色logo
  • 5.对掩膜运算的logo进行反阈值处理得到黑色的logo
  • 6.再将黑色logo对背景图的切片进行按位与运算,使得黑色logo出现在背景图的切片中(只会有黑色logo区域变为黑色,其余不变)
  • 7 将白色logo与logo的原图进行按位与运算得到,原图的logo的部分
  • 8有黑色logo的切片与原图的logo进行相加,再赋值给原背景图的切片部分,最后语言背景图就有了logo了(切片与原图内存共享)

2 给视频添加水印

代码如下:

python 复制代码
def test11(img2,img):
    '''添加水印''' 
    # img=cv2.imread(r'../15day4.10/src/xiaoren.png')  
    # img2=cv2.imread(r'../15day4.10/src/bg.png')  
    h,w,c=img.shape
    RIO_img2=img2[100:100+h,200:200+w]
    img3=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    _,black=cv2.threshold(cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY),30,255,cv2.THRESH_BINARY)
    _,white=cv2.threshold(cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY),30,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)
    img_bit=cv2.bitwise_and(img,img,mask=white)
    RIO2_img2=cv2.bitwise_and(RIO_img2,RIO_img2,mask=black)
    RIO_img2[::]=cv2.add(RIO2_img2,img_bit)
    # cv2.imshow('img',img)
    # cv2.imshow("img2",img2)
    # # cv2.imshow('RIO_img2',RIO_img2)
    # # cv2.imshow('RIO2_img2',RIO2_img2)
    # cv2.imshow('img_bit',img_bit)
    # cv2.imshow('white',white)
    
    # cv2.imshow('img3',img3)
    # cv2.waitKey(0)
    return img2
def test12():
    '''给视频添加logo'''
    path=r'../15day4.10/src/谁.mp4'
    img2=cv2.imread(r"../15day4.10/src/xiaoren.png")
    cap=cv2.VideoCapture(path) #获取视频
    while True:
        # 获取每一帧的图片
        ret,img=cap.read()
        # ret表示是否获取到视频中的图片
        if ret:
            img=test11(img,img2)
            cv2.imshow("img",img)
            if cv2.waitKey(17)&0xff==ord('q'):
                break
        else:
            break
            
    
相关推荐
Coder_Boy_3 分钟前
【DDD领域驱动开发】基础概念和企业级项目规范入门简介
java·开发语言·人工智能·驱动开发
乾元6 分钟前
Syslog / Flow / Telemetry 的 AI 聚合与异常检测实战(可观测性)
运维·网络·人工智能·网络协议·华为·自动化·ansible
大千AI助手7 分钟前
编辑相似度(Edit Similarity):原理、演进与多模态扩展
人工智能·机器学习·大模型·编辑距离·相似度·大千ai助手·编辑相似度
数智顾问10 分钟前
(102页PPT)数字化转型,从战略到执行(附下载方式)
大数据·人工智能·物联网
XiaoMu_00111 分钟前
多场景头盔佩戴检测
人工智能·python·深度学习
民乐团扒谱机12 分钟前
【微实验】谱聚类之大规模数据应用——Nyström 方法
人工智能·算法·机器学习·matlab·数据挖掘·聚类·谱聚类
leafff12316 分钟前
一文了解:智能体大模型LangChain 和 Dify有什么区别?
人工智能·架构·langchain
xiangzhihong816 分钟前
什么是GPU
人工智能
QYZL_AIGC19 分钟前
全域众链AI 赋能实体,创业的生态共赢新范式
人工智能
L、21822 分钟前
Flutter + OpenHarmony + AI:打造智能本地大模型驱动的跨端应用(AI 时代新范式)
人工智能·flutter·华为·智能手机·harmonyos