image-watermark-remover
https://github.com/threelab/image-watermark-remover
(
纯 Python 图片去水印小工具。不依赖 GPU、不依赖深度学习模型，只要 numpy + pillow 两个包就能跑，单文件命令行即可使用。
适合处理：自己拍摄的图片 / 自己拥有版权的素材 上的文字水印、Logo、半透明角标、日期戳等。
请勿用于去除他人版权水印后二次传播，后果自负。
三种去水印思路
| 模式 | 命令 | 适用场景 |
|---|---|---|
inpaint 区域修复 |
remove_watermark.py inpaint |
通用。指定矩形 / 遮罩图 / 颜色，把水印区域用周围画面填掉 |
invert 水印反演 |
remove_watermark.py invert |
手上还有当时加水印用的那张 logo / 水印图，反解出原图，效果最干净 |
estimate 多图中值 |
remove_watermark.py estimate |
同一画面的多张图、水印位置各不相同（很多平台是随机位置），取中值直接滤掉 |
安装
bash
pip install -r requirements.txt只有两个依赖：numpy、pillow。可选安装 opencv-python-headless，修复速度更快（不装也能跑，自动回退到内置的纯 numpy 算法）。
快速开始
bash
# 1) 右下角有个文字水印？框出来修掉
python remove_watermark.py inpaint -i photo.jpg -o out.png --rect 900,1000,380,60
# 2) 颜色接近纯白的水印？按颜色自动圈出来
python remove_watermark.py inpaint -i photo.jpg -o out.png --color 255,255,255 --tolerance 40
# 3) 手上有当年的水印图（PNG 带 alpha 最佳）？直接反演
python remove_watermark.py invert -i photo.jpg -o out.png -w my_watermark.png
# 4) 一批图水印位置不一样？中值滤波直接滤掉
python remove_watermark.py estimate -i shot1.jpg shot2.jpg shot3.jpg -o clean.png完整演示（自动生成素材并跑完三条路线）：
bash
python examples/make_sample.py
python examples/demo.py参数说明
inpaint
--mask m.png 遮罩图，白色/不透明区域 = 待修复区域
--rect x,y,w,h 矩形区域，可重复传多个（--rect 10,20,300,50 --rect ...）
--color 255,255,255 按颜色自动检测（也支持 #ffffff 写法）
--tolerance 40 颜色容差，默认 40
--dilate 2 遮罩向外扩张圈数，盖住水印的抗锯齿边缘
--radius N 填充半径，默认按遮罩大小自动估计
--no-opencv 强制使用纯 numpy 实现
--save-mask mask.png 把生成的遮罩存出来，先检查遮罩再修复invert
-w watermark.png 水印图，带透明通道的 PNG 效果最好
--alpha 0.3 水印强度 0-1，有 alpha 通道时默认 1.0，否则 0.3
--strength 1.0 整体力度，画面发灰/过冲就调小estimate
-i a.jpg b.jpg ... 同一画面的多张图（建议 >= 3 张，水印位置需不同）
--save-offset o.png 把第一张的残差存出来，检查水印残留在代码里调用
python
from watermark_remover import imread, imwrite, inpaint, build_mask
img = imread("photo.jpg")
mask = build_mask(img, rects=[(900, 1000, 380, 60)], dilate_iters=3)
imwrite("out.png", inpaint(img, mask))原理一句话
- inpaint：归一化卷积------把已知像素按距离加权平均，一层层往遮罩里扩散，半径从大到小多尺度细化；装了 OpenCV 则直接用 Telea 算法。
- invert ：水印叠加满足
I = (1-a)·O + a·W，已知I、W、a，反解O = (I - a·W) / (1-a)。 - estimate：水印位置随机时，固定像素点的中值就是干净背景。
目录结构
├── remove_watermark.py # 一行命令入口
├── watermark_remover/
│ ├── core.py # 三种核心算法
│ ├── mask.py # 遮罩生成（矩形/遮罩图/颜色检测/膨胀）
│ ├── cli.py # 命令行参数
│ └── utils.py
├── examples/ # 生成演示素材 + 三条路线完整演示
└── tests/ # 单元测试：python -m unittest discover tests已知限制
- 大面积、纹理复杂区域的修复是"从周围推算"，无法凭空还原被遮挡的内容；
invert依赖水印图案和透明度准确，参数不合适会发灰或过冲，可用--alpha/--strength微调；estimate要求多张图的水印位置不一致，位置完全相同的多张图无法分离。
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