人生苦短，学了Python，有同学问，既然Python那么牛逼，能用Python去除图片水印吗？肯定有这个，但是由于图片水印的种类很多，今天我们就来说说最简单的一种。就是上图中的①型水印。这种水印存在于白底文档中。水印是灰色的，要保留的文字是黑色的。这通常适用于简单的亮度/对比度转换，直到水印消失并降低亮度以进行补偿[1]。参考了别人的方法，发现去除水印的方法有很多种。大体原理类似，先说OpenCV的方法。此方法所需的OpenCV+Numpy库：cv2、numpy。cv2是基于OpenCV的图像处理库，可以对图像进行腐蚀、膨胀等操作；Numpy是用于处理矩阵和维度运算的强大库。功能介绍先介绍一下cv2的三个基本功能：分别使用cv2.imread()、cv2.imshow()、cv2.imwrite()读取、显示和保存图像。img=cv2.imread('test.png')cv2.imshow('test.png',img)cv2.waitKey(0)cv2.imwrite('test_2.png',img)对于Numpy，你需要使用np.clip()，它是一个截取函数，用于截取数组中小于或大于某个值的部分，并使截取的部分等于一个固定值。np.clip(a,a_min,a_max,out=None):具体用法：可以看到数组x中的所有数字都限制在0到5之间，为什么要介绍这些函数呢，接着往下看。颜色转换回到本文的开头，我们想去除文档图像中的水印。在上图中，我选择了三个点，分别对应白色背景、黑色字体和灰色水印。我们现在要做的就是想办法把水印变成白底。也就是说，就是将图片中[217,217,217]的像素点转换成[255,255,255]。当然这个[217,217,217]并不是固定的，只是一个范围而已。为了方便调整，我选择了一些像素点，做了线性回归。我希望改变图片的整体像素颜色。原来的黑色字体要尽量一致，水印部分必须≥255。然后可以通过np.clip()限制间隔，让它们都变成[255,255,255]。只需导入cv2importnumpyasnpimg=cv2.imread('test.png')new=np.clip(1.4057577998008846*img-38.33089999653017,0,255).astype(np.uint8)cv2.imwrite('removed.png',new)看一下调整后的效果（左边是转换前，右边是转换后）。左图：转换前右图：转换后，处理效果还是不错的，说明对于这类文档图片水印，只需几行Python代码就可以轻松去除水印。但是，通过线性回归改变整体图片颜色，也会影响到原来的黑色文字，导致其颜色略有变化。那我们可不可以简单粗暴！只改变水印的颜色怎么样？你也可以试试。PIL+itertoolsPIL也是一个Python图像处理库。Image模块是PythonPIL图像处理中的一个常用模块。对图像进行基本操作的功能基本都包含在这个模块中。Itertools以前被称为零负面评论的Python内置库。其中，itertools.product用于生成多个列表和迭代器的(product)。还是按照之前的原理，我们希望将图片中[217,217,217]的像素点转换为[255,255,255]。那么就简单粗暴了，就是把像素值加起来大约为600（217+217+217）的像素点改成[255,255,255]。从itertoolsimportproductfromPILimportImageimg=Image.open('test.png')width,height=img.sizeforposinproduct(range(width),range(height)):ifsum(img.getpixel(pos)[:3])>600:img.putpixel(pos,(255,255,255))img.save('removed_1.png')结果，比较。左图：转换前右图：转换后，与第一种方法相比，肉眼看不出太明显的区别。然后使用任何你喜欢的方法！这是我们文章的结尾。如果对去水印感兴趣，可以自己动手，敲代码，会有更深刻的体会。喜欢今天的Python实战教程，请继续关注我，有问题也可以在评论区留言
