大家好，我是菜鳥哥！

有粉絲問(wèn)，既然Python這么牛逼，可不可使用Python去除圖片水印的方法呢？

這個(gè)肯定有啊，不過(guò)由于圖片水印的種類有很多，今天我們先講最簡(jiǎn)單的一種。

即上圖中的①類水印，這種水印存在白色背景上的文檔里，水印是灰色，需要保留的文字是黑色。

這種通?？梢赃M(jìn)行簡(jiǎn)單的亮度/對(duì)比度轉(zhuǎn)換，直到水印消失并降低亮度以進(jìn)行補(bǔ)償^[1]。參考別人的方法，我發(fā)現(xiàn)可以用多種方法去除水印。大致原理比較相似，下面先講OpenCV的方法。

OpenCV + Numpy

本方法需要使用的庫(kù)：cv2、numpy。cv2是基于OpenCV的圖像處理庫(kù)，可以對(duì)圖像進(jìn)行腐蝕，膨脹等操作；Numpy這是一個(gè)強(qiáng)大的處理矩陣和維度運(yùn)算的庫(kù)。

函數(shù)簡(jiǎn)介

介紹一下cv2的三個(gè)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(duì)于Numpy呢，則要用到np.clip()，它是一個(gè)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(gè)點(diǎn)，這三個(gè)像素點(diǎn)分別對(duì)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(diǎn)轉(zhuǎn)換成[255,255,255]。

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

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

說(shuō)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(cuò)的，說(shuō)明對(duì)于這類文檔圖片水印，通過(guò)幾行Python代碼就可以輕松去除水印。

不過(guò)通過(guò)線性回歸改變整體圖片顏色，也會(huì)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(jiǎn)單粗暴一點(diǎn)！只改變水印的顏色呢？

也可以試試。

PIL ?+ itertools

PIL也是一個(gè)Python 圖像處理庫(kù)，其中Image模塊是在Python PIL圖像處理中常見的模塊，對(duì)圖像進(jìn)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(gè) 零差評(píng)的 Python 內(nèi)置庫(kù)。其中itertools.product用來(lái)產(chǎn)生多個(gè)列表和迭代器的(積)。

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

那就簡(jiǎn)單粗暴一點(diǎn)，也就是像素值相加大概600（217+217+217）以上的像素點(diǎn)，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(yùn)行結(jié)果，對(duì)比一下。

與第一種方法對(duì)比，肉眼也沒(méi)看出來(lái)太明顯差別。

那大家就喜歡那種方法就用哪個(gè)吧！

參考資料