Python編程OpenCV和Numpy圖像處理庫如何實現(xiàn)圖片去水印

這篇文章主要介紹了Python編程OpenCV和Numpy圖像處理庫如何實現(xiàn)圖片去水印，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

OpenCV + Numpy

本方法需要使用的庫：cv2、numpy。cv2是基于OpenCV的圖像處理庫，可以對圖像進行腐蝕，膨脹等操作；Numpy這是一個強大的處理矩陣和維度運算的庫。

函數(shù)簡介

介紹一下cv2的三個基本函數(shù)：使用cv2.imread()，cv2.imshow()，cv2.imwrite()分別可以讀取、顯示和保存圖像。

img = cv2.imread('test.png')
cv2.imshow('test.png',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.imwrite('test_2.png', img)

對于Numpy呢，則要用到np.clip()，它是一個截取函數(shù)，用于截取數(shù)組中小于或者大于某值的部分，并使得被截取部分等于固定值。

np.clip(a, a_min, a_max, out=None):

具體用法：

可以看到，數(shù)組x中的所有數(shù)限定到范圍0和5之間。為啥要介紹這些函數(shù)呢，接著往下看。

色彩轉(zhuǎn)換

回到本文一開始，我們想去除文檔圖片中的水印。

上圖中我選取了三個點，這三個像素點分別對應(yīng)背景白色、黑色字體以及灰色的水印。

我們現(xiàn)在要做的事，就是想辦法把水印轉(zhuǎn)換成白色背景。換言之，就是把圖片中[217,217,217]的像素點轉(zhuǎn)換成[255,255,255]。

當然這個[217,217,217]也不是固定的，只是一個范圍。為了方便調(diào)整，我選取了一些像素點，做了一個線性回歸。

希望把圖片整體的像素顏色做一個改變，原有黑色字體盡量跟原來一致，而水印部分則一定要≥255，然后就可以通過np.clip()限定區(qū)間，使之都變成[255,255,255]。

說干就干

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('test.png')
new = np.clip(1.4057577998008846*img-38.33089999653017, 0, 255).astype(np.uint8)
cv2.imwrite('removed.png', new)

下面我們看看調(diào)整后的效果（左側(cè)是轉(zhuǎn)換前，右側(cè)是轉(zhuǎn)換后）。

處理效果還是不錯的，說明對于這類文檔圖片水印，通過幾行Python代碼就可以輕松去除水印。

不過通過線性回歸改變整體圖片顏色，也會影響原有的黑色文本，導(dǎo)致其顏色發(fā)生了微微變化。

那我們能不能簡單粗暴一點！只改變水印的顏色呢？

也可以試試。

PIL + itertools

PIL也是一個Python 圖像處理庫，其中Image模塊是在Python PIL圖像處理中常見的模塊，對圖像進行基礎(chǔ)操作的功能基本都包含于此模塊內(nèi)。

itertools 之前更是被我們稱為一個 零差評的 Python 內(nèi)置庫。其中itertools.product用來產(chǎn)生多個列表和迭代器的(積)。

還是跟之前一個原理，我們希望將圖片中[217,217,217]的像素點轉(zhuǎn)換成[255,255,255]。

那就簡單粗暴一點，也就是像素值相加大概600（217+217+217）以上的像素點，都改成[255,255,255]就好了。

from itertools import product
from PIL import Image
img = Image.open('test.png')
width, height = img.size
for pos in product(range(width), range(height)):
    if sum(img.getpixel(pos)[:3]) > 600:
        img.putpixel(pos, (255,255,255))
img.save('removed_1.png')

運行結(jié)果，對比一下。

與第一種方法對比，肉眼也沒看出來太明顯差別。

感謝你能夠認真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“Python編程OpenCV和Numpy圖像處理庫如何實現(xiàn)圖片去水印”這篇文章對大家有幫助，同時也希望大家多多支持億速云，關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道，更多相關(guān)知識等著你來學習!