这篇教程Python批量图片去水印的方法写得很实用，希望能帮到您。
平常工作中，有时为了采用网络的一些素材，但这些素材往往被打了水印，如果我们不懂PS就无法去掉水印，或者无法批量去掉水印。这些就很影响我们的工作效率。 今天我们就一起来，用Python + OpenCV三步去除水印,去水印需要使用的库：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这是一个强大的处理矩阵和维度运算的库。 图片去水印原理1、标定噪声的特征，使用cv2.inRange二值化标识噪声对图片进行二值化处理，具体代码：cv2.inRange(img, np.array([200, 200, 240]), np.array([255, 255, 255]))，把[200, 200, 200]~[255, 255, 255]以外的颜色处理为0； 2、使用OpenCV的dilate方法，扩展特征的区域，优化图片处理效果； 3、使用inpaint方法，把噪声的mask作为参数，推理并修复图片。 去掉右下角的水印步骤1、从源图片，截取右下角部分，另存为新图片； 2、识别水印，颜色值为：[200, 200, 200]~[255, 255, 255] 3、去掉水印，还原图片； 4、把源图片、去掉水印的新图片，进行重叠合并； 实现代码 效果对比 import cv2import numpy as npfrom PIL import Imageimport osdir = os.getcwd()path = "1.jpg"newPath = "new.jpg"img=cv2.imread(path,1)hight,width,depth=img.shape[0:3]#截取cropped = img[int(hight*0.8):hight, int(width*0.7):width] # 裁剪坐标为[y0:y1, x0:x1]cv2.imwrite(newPath, cropped)imgSY = cv2.imread(newPath,1)#图片二值化处理，把[200,200,200]-[250,250,250]以外的颜色变成0thresh = cv2.inRange(imgSY,np.array([200,200,200]),np.array([250,250,250]))#创建形状和尺寸的结构元素kernel = np.ones((3,3),np.uint8)#扩展待修复区域hi_mask = cv2.dilate(thresh,kernel,iterations=10)specular = cv2.inpaint(imgSY,hi_mask,5,flags=cv2.INPAINT_TELEA)cv2.imwrite(newPath, specular)#覆盖图片imgSY = Image.open(newPath)img = Image.open(path)img.paste(imgSY, (int(width*0.7),int(hight*0.8),width,hight))img.save(newPath) 实现效果如下图，这个默认是去掉白色右下角的水印，大家可以根据自己的需求进行更改。 
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