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
hello_ejb31 分钟前
聊聊Spring AI Alibaba的FeiShuDocumentReader
人工智能·python·spring
何双新1 分钟前
企业AI应用模式解析:从本地部署到混合架构
人工智能·架构
深度学习lover1 分钟前
<数据集>小船识别数据集<目标检测>
人工智能·python·yolo·目标检测·计算机视觉·船舶识别
带娃的IT创业者4 分钟前
《AI大模型应知应会100篇》第30篇:大模型进行数据分析的方法与局限:从实战到边界探索
人工智能·数据挖掘·数据分析
白熊1889 分钟前
【计算机视觉】CV实战项目- CMU目标检测与跟踪系统 Object Detection & Tracking for Surveillance Video
人工智能·目标检测·计算机视觉
向上的车轮19 分钟前
云原生与AI的关系是怎么样的?
人工智能·云原生
Blossom.11823 分钟前
量子计算在金融领域的应用与展望
数据库·人工智能·分布式·金融·架构·量子计算·ai集成
王上上26 分钟前
【论文阅读23】-地下水预测-TCN-LSTM-Attention(2024-11)
论文阅读·人工智能·lstm
极客小俊1 小时前
惊!GitHub Copilot或将颠覆传统编程,程序员即将失业?
人工智能·github copilot
万俟淋曦1 小时前
【论文速递】2025年04周 (Robotics/Embodied AI/LLM)
人工智能·ai·机器人·大模型·论文·具身智能·vla