1 代码

import cv2
import numpy as np

def remove_watermark(image_path, output_path):
    # 读取图片
    image = cv2.imread(image_path)

    # 转换为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 使用中值滤波去除噪声
    median_filtered = cv2.medianBlur(gray, 5)

    # 计算图像的梯度
    laplacian = cv2.Laplacian(median_filtered, cv2.CV_64F)

    # 将梯度图像转换为8位无符号整数
    laplacian_8u = np.uint8(np.absolute(laplacian))

    # 使用阈值操作找到潜在的水印区域
    _, thresholded = cv2.threshold(laplacian_8u, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY)

    # 对阈值图像进行形态学操作，填充孔洞并平滑边缘
    kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
    closing = cv2.morphologyEx(thresholded, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=2)

    # 创建一个掩码，将潜在的水印区域设置为白色
    mask = np.zeros_like(image)
    mask[closing == 255] = [255, 255, 255]

    # 将掩码转换为单通道图像
    mask_gray = cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 使用掩码去除水印
    result = cv2.inpaint(image, mask_gray, 3, cv2.INPAINT_TELEA)

    # 保存去水印后的图片
    cv2.imwrite(output_path, result)

remove_watermark('input.jpg', 'output.jpg')

2 去水印效果

图2-1 去水印前后对比

        从图2-1可以看出并没有完美去除水印，这是由水印与背景颜色接近造成的，后面我会用深度学习的方法探索一番。