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引言

本文主要基于cv2.inpaint函数实现图片的水印去除。
inpaint函数基于图像修复算法，通过对缺陷区域周围像素的分析和插值，生成合适的像素值来填充缺陷区域。这种算法通常用于去除图像中的污点、划痕或其他不需要的对象。

inpaint函数的使用方法

inpaint函数在OpenCV中的原型如下：

dst = cv2.inpaint(src, mask, dst, inpaintRadius, flags)

参数说明：

• src：输入图像，即待修复的原始图像。
• mask：掩膜图像，用于指定需要修复的区域。在掩膜图像中，需要修复的区域像素值为255（白色），其他区域像素值为0（黑色）。
• dst：输出图像，即修复后的图像。
• inpaintRadius：修复算法中使用的邻域半径。该参数决定了算法在修复每个像素时考虑的周围像素范围。半径越大，修复效果可能越平滑，但也可能丢失更多的细节。
• flags：算法标志，用于指定使用的修复算法。OpenCV提供了两种算法选项：cv2.INPAINT_NS和cv2.INPAINT_TELEA。前者是Navier-Stokes流体动力学算法的简化版本，后者是Telea算法。

鼠标事件回调函数cv2.setMouseCallback介绍

cv2.setMouseCallback(winname , MouseCallback)是一个对 winname 窗口鼠标状态的监视函数，当 winname 窗口上有鼠标动作时，即自动调用 MouseCallback 函数，相当于这个窗口的一个鼠标中断。在此函数前，应该拥有相应的窗口声明函数 cv2.namedWindow(winname)以被 setMouseCallback() 函数做捕获，确认操作窗口。

# 导入OpenCV包
import cv2 as cv
# 定义全局变量
point = (-1,-1)
# 编写回调函数
def action(event, x, y, flags, param):global point# 鼠标左键按下if event == cv.EVENT_LBUTTONDOWN:#左键按下更新全局变量point = (x, y)print("EVENT_LBUTTONDOWN")print(x, ' ', y)# 窗口声明
cv.namedWindow('drawing')
# 鼠标事件绑定
cv.setMouseCallback('drawing', action)
camera = cv.VideoCapture(0)
while True:s, img = camera.read()# 通过全局变量在制定位置绘制图像cv.circle(img,point,4,(0,0,255),-1)cv.putText(img,f"{point}",point,cv.FONT_HERSHEY_TRIPLEX,1,(0,0,255),1)cv.imshow('drawing', img)# 按 q 键退出if cv.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):break
camera.release()
cv.destroyAllWindows()

去水印步骤

1. 打开图像或视频
2. 通过鼠标涂抹水印区域mask
3. 预处理mask，转换为单通道并膨胀
4. 调用cv2.inpaint函数对水印去进行修复

注：对于视频的去水印，通过读取第一帧图像获取mask后，其余图像帧都可以使用该mask进行操作

实现代码

import cv2
import numpy as npmode = False
drawing = False# 鼠标回调函数
def draw_action(event, x, y, flags, param):global ix, iy, drawing, mode, imgpsize = 10print(psize)if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:drawing = Trueix, iy = x, yelif event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE:if drawing == True:if mode == True:cv2.rectangle(mask, (ix, iy), (x, y), (100, 255, 0), -1)cv2.rectangle(img, (ix, iy), (x, y), (100, 255, 0), -1)else:cv2.circle(mask, (x, y), psize, (100, 255, 0), -1)cv2.circle(img, (x, y), psize, (100, 255, 0), -1)cv2.imshow("frame", img)elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:drawing = Falseif mode == True:cv2.rectangle(mask, (ix, iy), (x, y), (100, 255, 0), -1)cv2.rectangle(img, (ix, iy), (x, y), (100, 255, 0), -1)else:cv2.circle(mask, (x, y), psize, (100, 255, 0), -1)cv2.circle(img, (x, y), psize, (100, 255, 0), -1)def watermask_remove(img):global mask# 开始操作# 设定要查找的颜色范围lower_green = np.array([50, 50, 50])upper_green = np.array([255, 255, 255])hsv = cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_BGR2HSV)thresh = cv2.inRange(hsv, lower_green, upper_green)scan = np.ones((5, 5), np.uint8)cor = cv2.dilate(thresh, scan, iterations=1)dst = cv2.inpaint(img, cor, 3, cv2.INPAINT_TELEA)return dstif __name__ == '__main__':pmode = "video"  # video imagepath = "demo.png"vieodpath = "1.mp4"cap = cv2.VideoCapture(vieodpath)if pmode == "video":ret, img = cap.read()else:img = cv2.imread(path)img_copy = np.copy(img)mask = np.copy(img)mask[:, :] = 0# 通过绘制获取maskcv2.imshow("frame", img)cv2.namedWindow('frame')cv2.setMouseCallback("frame", draw_action)cv2.waitKey(0)# 根据mask去水印no_watermask_frame= watermask_remove(img_copy)cv2.imshow('src', img_copy)cv2.imshow('dst', no_watermask_frame)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()# # 创建视频编写器# fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')# # out = cv2.VideoWriter('output' + datetime.now().strftime("%H-%M-%S") + '.mp4', fourcc, 20.0, (width, height))## if pmode == "video":#     if cap.isOpened():#         cap.release()#     cap = cv2.VideoCapture(vieodpath)#     while (cap.isOpened()):#         ret, frame = cap.read()#         if ret:#             # 写入输出视频#             no_watermask_frame= watermask_remove(frame)#             # out.write(no_watermask_frame)##             # 显示帧#             cv2.imshow('frame', no_watermask_frame)#             # ##         if cv2.waitKey(27) & 0xFF == ord('s'):#             # 释放资源##             break##     cap.release()#     # out.release()#     cv2.destroyAllWindows()# else:#     nowaterprint_frame = waterprint(img)#     cv2.imshow('frame', nowaterprint_frame)#     cv2.waitKey(0)#     cv2.destroyAllWindows()

效果如下：

使用cv2.inpaint函数进行图像修复，效果还是不佳，后续有空尝试训练去水印的AI模型。