關(guān)于去除圖片上的水印

現(xiàn)在有很多去除水印的工具，但基本上都需要你花錢。作為資深白嫖黨，想讓我花錢，那是不可能的。

于是我做了下research(search, search, research…)，我發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在的“去水印”基本上都是一個(gè)思路：利用圖像修復(fù)算法。把有水印的地方看作是圖像損壞的地方，用相鄰像素替換那些損壞的地方。

現(xiàn)在看看有什么開源工具可以用來去除圖片上的水印。

1. openCV 圖像修復(fù)

openCV中就有圖像修復(fù)的方法,提供了兩種算法分別基于_2004 年由 Alexandru Telea 撰寫的“基于快速行進(jìn)方法的圖像修復(fù)技術(shù)”_ 和 Bertalmio，Marcelo，Andrea L. Bertozzi 和 Guillermo Sapiro 在 2001 年的論文“Navier-Stokes，流體動(dòng)力學(xué)和圖像和視頻修補(bǔ)” 實(shí)現(xiàn)。調(diào)用cv.inpaint方法時(shí)，前者用cv.INPAINT_TELEA標(biāo)記后者用cv.INPAINT_NS，openCV修復(fù)圖像的方法使用起來很簡單，只需要幾行代碼：

import numpy as np
import cv2 as cv

img = cv.imread('messi_2.jpg')
mask = cv.imread('mask2.png',0)
dst = cv.inpaint(img,mask,3,cv.INPAINT_TELEA)
# dst = cv.inpaint(img,mask,3,cv.INPAINT_NS)
cv.imshow('dst',dst)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

上面messi_2.jpg是需要修復(fù)的圖片，而mask2.png是掩模圖片，這張圖片的作用是指定圖片損壞的位置，該圖片只有黑白兩色，白色就是損壞的地方。掩模圖片和原圖的大小(即寬高)必須完全一致，否則會(huì)報(bào)錯(cuò)。

第一張圖像是原圖。第二個(gè)圖像是mask(掩模)。第三個(gè)圖像是第一個(gè)算法的結(jié)果，最后一個(gè)圖像是第二個(gè)算法的結(jié)果。

對于輕微損壞，或者說只有很少一兩個(gè)水印的圖片，這種方法還是可以的。可是，對于滿屏水印的圖片怎么辦呢？

像這樣的：

2. mask圖像怎么創(chuàng)建

用openCV去除上面這樣圖片的水印，首先要面臨的問題是mask圖片怎么辦？

new Bing是這樣回答的：

創(chuàng)建掩模圖像是圖像修復(fù)過程中的一個(gè)重要步驟。掩模圖像用于指示原始圖像中需要修復(fù)的區(qū)域。以下是創(chuàng)建掩模圖像的基本步驟：

_1. 打開圖像編輯軟件：你可以使用任何圖像編輯軟件，如Photoshop、GIMP或者Paint.NET。

2. 導(dǎo)入原始圖像：將需要修復(fù)的原始圖像導(dǎo)入到圖像編輯軟件中。

3. 創(chuàng)建新圖層：在原始圖像上創(chuàng)建一個(gè)新的圖層，用于繪制掩模。

4. 選擇畫筆工具：使用畫筆工具，在新圖層上繪制需要修復(fù)的區(qū)域。通常，我們使用白色來標(biāo)記這些區(qū)域。

5. 填充損壞區(qū)域：確保所有需要修復(fù)的區(qū)域都被白色完全覆蓋。如果區(qū)域很小，可以使用放大工具來幫助精確>繪制。

6. 保存掩模圖像：完成繪制后，只保存包含掩模的圖層（通常為白色損壞區(qū)域和黑色背景）為一個(gè)新的圖像文>件，格式可以是PNG或BMP，以保留二值信息。在OpenCV中使用掩模圖像時(shí)，掩模應(yīng)該是一個(gè)二值圖像，其中白色代表需要修復(fù)的區(qū)域，黑色代表不需要修復(fù)的區(qū)域。如果你有任何疑問或需要進(jìn)一步的幫助，請告訴我！

學(xué)會(huì)了吧？然后，讓我展示一下真正的技術(shù)：

吶，這就是我根據(jù)上面的圖片創(chuàng)建的掩模圖像。

import cv2

def remove_watermark(image_path, watermark_path, output_path):
    # 讀取原始圖像和水印圖像
    original_image = cv2.imread(image_path)
    watermark = cv2.imread(watermark_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    # 去除水印
    watermark_removed = cv2.inpaint(original_image, watermark, 3, cv2.INPAINT_NS)
    # 保存去除水印后的圖像
    cv2.imwrite(output_path, watermark_removed)
# 使用示例
remove_watermark("original_image.jpg", "mask.png", "output_image.jpg")

看一下效果吧：

這效果，真是一言難盡，你說它沒去吧，它的確沒有水印了;你說它去了吧，這還不如不去…

什么原因呢？難道是因?yàn)槲彝盔f涂得不好？需要更精確？我想過一個(gè)雞賊的辦法：往這網(wǎng)站上傳一個(gè)純黑的圖片，它加了水印我直接下載下來當(dāng)mask，但這有點(diǎn)冒險(xiǎn)…

于是，讓我再展示一下真正的技術(shù):

我把水印提取出來做mask這下夠精確了吧。

再看效果：

這玩意，不能說跟原圖一模一樣，那也的確是沒啥差別。我覺得這不是mask文件的問題，mask文件太精確不是好事，應(yīng)該還是修復(fù)算法的問題。

3.機(jī)器學(xué)習(xí)修復(fù)算法

既然是算法不行，那，有沒有更好的修復(fù)算法呢？有，就是使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）來提取圖像的特征，如邊緣、紋理、顏色等信息然后修復(fù)。現(xiàn)成的也有：

https://github.com/braindotai/Watermark-Removal-Pytorch 這個(gè)是使用Pytorch來訓(xùn)練；

https://github.com/zuruoke/watermark-removal 這個(gè)用的是tensorflow。

遺憾的是：這兩個(gè)，無論用哪一個(gè)，你都逃不掉創(chuàng)建mask。為什么不能通過機(jī)器學(xué)習(xí)自己識別水印創(chuàng)建mask呢？Watermark-Removal-Pytorch項(xiàng)目的README中也給出了解釋：

總的來說: 做水印識別代價(jià)太大，而且效果不好。

當(dāng)我想試試這兩個(gè)項(xiàng)目的時(shí)候，又發(fā)現(xiàn)了另外一個(gè)項(xiàng)目：iopaint！這個(gè)有web界面可以直接在本地跑起來，而且可以下載訓(xùn)練好的模型直接用！于是我裝起來試了一下：

直接涂在水印上就可以去除水印，可以涂一個(gè)去一個(gè)，也可以全部涂好一起去，一起去除要花得時(shí)間長一些。

去除的結(jié)果是這樣的：

這個(gè)效果在我看來已經(jīng)是非常不錯(cuò)了。還有一個(gè)讓人驚喜的地方是，它還可以下載mask文件！

有了mask文件你就可以批量去除水印了，當(dāng)然了，你所有圖片水印的位置要都一樣。我試了一下，某房產(chǎn)網(wǎng)站的圖片水印的位置也都是一樣的。如果它不升級更新，你可以用一個(gè)mask文件去除水印

iopaint run --model=lama --device=cpu \
--image=/path/to/image_folder \
--mask=/path/to/mask_folder \
--output=output_dir

這個(gè)命令的解釋：

–image is the folder containing input images,–mask is the folder containing corresponding mask images. When –mask is a path to a mask file, all images will be processed using this mask.

iopaint真的是個(gè)不錯(cuò)的項(xiàng)目，可是要用起來，你多少要有點(diǎn)編程知識。不過，iopaint有個(gè)機(jī)智的地方是：它有windows的一鍵安裝包，但是，你得花錢買。哈哈哈。

聲明：文中的水印圖片來自互聯(lián)網(wǎng)，我僅拿來做學(xué)習(xí)交流的。如果侵權(quán)了，可以聯(lián)系我，我先給您磕一個(gè)，然后馬上刪掉。

參考：

https://apachecn.github.io/opencv-doc-zh/#/docs/4.0.0/9.2-tutorial_py_inpainting

https://github.com/zuruoke/watermark-removal

https://github.com/braindotai/Watermark-Removal-Pytorch

https://github.com/Sanster/IOPaint

https://www.iopaint.com/

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原文: https://wangxuan.me/tech/2024/06/04/watermark-removal.html