对于文章图片中水印的问题

2018-08-10  本文已影响27人  北游_

处理图片水印:
下面的函数可以处理局部的水印,详细请看函数文档
该函数适合处理位置固定的水印.

 def process_water_paper(original_name=None, box=None):
    """
    :param original_name: 字符串形式接受, 需要处理的文件名称
    :param box: 元组形式接收, (水印的宽度, 水印的高度, 水印右边界距离图片右边界距离, 水印下边界距离图片下边界距离)
    :return: True(处理成功), False(处理失败)
    """

    # 水印下边界距离图片下边界的距离(像素值)
    border_height = box[3]
    # 水印右边界距离图片右边界的距离(像素值)
    border_width = box[2]
    # # 水印宽高
    # 设置高
    waterpaper_width = box[0]
    # 设置宽
    waterpaper_height = box[1]

    try:
        # # 设置水印的区域(使用像素值,请自行量图)
        path = original_name

        img = cv2.imread(path)
        height, width, depth = img.shape[0:3]

        # 选择水印区域 (需要处理的)
        roi = img[(height - (waterpaper_height + border_height)):height-border_height, (width - (waterpaper_width + border_width)):width-border_width]

        # # 图片二值化处理,把[240, 240, 240]~[255, 255, 255]以外的颜色变成0
        # 根据原图上水印的像素值,顺序B-G-R 这是要修改的范围
        thresh = cv2.inRange(roi, np.array([120, 120, 120]), np.array([255, 255, 255]))

        # 创建形状和尺寸的结构元素
        kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)

        # 扩张待修复区域
        hi_mask = cv2.dilate(thresh, kernel, iterations=1)
        specular = cv2.inpaint(roi, hi_mask, 5, flags=cv2.INPAINT_TELEA)

        # 将修改区域的像素值替换为修改后的 (仅修改局部) 
        img[(height-(waterpaper_height + border_height)):height-border_height, (width-(waterpaper_width + border_width)):width-border_width] = specular
        cv2.imwrite(path, img)
        return True
    except Exception as e:
        print(e)
        return False

在水印位置覆盖新的水印

def process_images_combine(original=None, waterpaper=None, box=None):
    """
    :param original: 处理的图片的路径
    :param waterpaper: 水印的路径
    :param box: 元组形式接收, (水印的宽度, 水印的高度, 水印右边界距离图片右边界距离, 水印下边界距离图片下边界距离)
    :return: None
    """
    # 读取水印处理后的图片
    imp = Image.open(original)
    height = imp.size[1]
    width = imp.size[0]

    # 读取需要添加的水印
    imq = Image.open(waterpaper)
    waterpaper_height = imq.size[1]
    waterpaper_width = imq.size[0]

    # 计算处理水印位置处的坐标
    process_height = height - waterpaper_height - box[2]
    process_width = width - waterpaper_width - box[3]
    # process_height = height - waterpaper_height
    # process_width = width - waterpaper_width

    # 按照计算的坐标合并图片 (解决 png 类透明图片,不透明的问题)
    r, g, b, a = imq.split()
    imp.paste(imq, (process_width, process_height), mask=a)

    # 覆盖原图
    imp.save(original)

参考链接:

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