本文共 1814 字，大约阅读时间需要 6 分钟。

OpenCV去除图片水印保留文本色彩的方法

本文将介绍两种去除图片水印的方法，重点分析如何在保留文本原始色彩的前提下有效去除水印。

1. 背景介绍

在OpenCV中，常用的去除水印方法是inpaint，通过图像修复来去除水印。然而，这种方法在处理含有文本的图片时效果不佳，因为修复过程会破坏文字信息。因此，我们需要更专门的方法来处理这种情况。

2. 使用亮度/对比度变换去除水印

2.1 方法分析

通过对比图片中的水印、文字和文本区域的RGB值，我们发现水印和文本的像素值存在明显差异。利用这一特性，我们可以通过调整对比度和亮度来去除水印。

• 对比度调整：将对比度提高到2倍，水印区域的颜色会趋于消失。
• 亮度调整：通过降低亮度（beta=-165），对文本区域进行补偿，使其颜色恢复接近原图。

2.2 代码实现

Python-OpenCV 实现代码：

import cv2import numpy as npimg = cv2.imread("mark.jpg")alpha = 2.0  # 对比度调整系数beta = -165  # 亮度调整系数result = alpha * img + betaresult = np.clip(result, 0, 255).astype(np.uint8)cv2.imwrite("result.png", result)print('Done!')

C++ OpenCV 实现代码：

#include 
   
    #include 
    
     using namespace std;using namespace cv;int main() {    Mat src = imread("mark.jpg");    if (src.empty()) {        cout << "src img load failed!" << endl;        return 1;    }    imshow("src", src);    Mat result = 2.0 * src - 165;    imshow("result", result);    waitKey();    imwrite("result.png", result);    return 0;}
    
   

2.3 优缺点对比

这种方法在去除水印时效果不错，但存在以下不足：

• 部分文字颜色会发生明显变化，影响可读性。

3. 使用inRange方法保留文本色彩

为了更好地保留文本原始色彩，我们可以使用inRange方法获取水印区域，然后将其替换为原始文本颜色。

3.1 方法步骤

代码实现：

import numpy as npimport cv2img = cv2.imread("kk.jpg")font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX# 设定颜色范围（这里设定为白色区域）lower_hsv = np.array([160, 160, 160])upper_hsv = np.array([255, 255, 255])mask = cv2.inRange(img, lower_hsv, upper_hsv)# 调整mask以减少噪声mask = cv2.GaussianBlur(mask, (1, 1), 0)for i in range(img.shape[0]):    for j in range(img.shape[1]):        if mask[i, j] == 255:            img[i, j] = [255, 255, 255]cv2.imwrite('res.jpg', img)print('Done!')

3.2 运行效果

这种方法在去除水印的同时，较好地保留了文本的原始色彩。对比结果表明，文字颜色变化最小，效果更优。

4. 方法总结

• 亮度/对比度调整法：简单易行，但可能导致文字颜色变化。
• inRange替换法：能更好地保留文本色彩，但需要手动设置颜色范围。

选择哪种方法取决于具体图片特点和对效果的要求。

文章结束，感谢阅读。如果有任何问题或建议，请在评论区留言！

转载地址：http://wrsfk.baihongyu.com/