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3.9 KiB
Python
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Python
# pip install opencv-contrib-python
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# pip install numpy
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import argparse
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from pathlib import Path
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from cv2 import cv2
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import numpy as np
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def mathc_img(src_path, target_path, logo_path, output_path=None):
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"""
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图片去水印，加水印处理
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:param src_path: 原图
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:param target_path: 水印模板图
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:param logo_path: 新水印图
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:param output_path: 输出路径。为空时直接显示
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:return:
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"""
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if not Path(src_path).is_file():
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ValueError("原文件不存在")
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return
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if not Path(logo_path).is_file():
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ValueError("Logo文件不存在")
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return
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if not Path(target_path).is_file():
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ValueError("模板文件不存在")
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return
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# 原图带颜色
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img_rgb = cv2.imread(src_path)
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# 复制一份原图 用来显示边框
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img_rgb_rect = cv2.imread(src_path)
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# 创建一个原始图像的灰度版本，所有操作在灰度版本中处理，然后在RGB图像中使用相同坐标还原
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img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
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# 原图的大小
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img_w, img_h = img_gray.shape[::-1]
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if img_w <= 150 or img_h <= 150:
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print("图片尺寸过小")
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return
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# 加载将要搜索的图像模板
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template = cv2.imread(target_path, 0)
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# 模板图的坐标
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# w, h = template.shape[::-1]
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w, h = 120, 50
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# 读取logo并缩放
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img_logo = cv2.imread(logo_path)
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img_logo = cv2.resize(img_logo, (w, h), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
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# cv2.TM_CCOEFF_NORMED方法查询模板
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res = cv2.matchTemplate(img_gray, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
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# 制作一个和原图一样大小的黑底模板图
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mask = np.zeros([img_h, img_w], dtype=np.uint8)
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# 设定阈值
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threshold = 0.7
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loc = np.where(res >= threshold)
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logos = []
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for pt in zip(*loc[::-1]):
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x, y = pt[0] - 60, pt[1] - 10
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# 在原图上面进行标记出水印的位置
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cv2.rectangle(img_rgb_rect, (x, y), (x + w, y + h), (255, 255, 255), 1)
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# 模板图上面水印处填充白色
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mask[y:y + h, x:x + w] = 255
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# 水印坐标限定，防止超边界
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y = y if y + h < img_h else img_h - h
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w = w if x + w < img_w else img_w - x
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logos.append((x, y, w, h))
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# 使用黑白模板图对原图进行修复
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img_rm_watermark = cv2.inpaint(img_rgb, mask, 20, cv2.INPAINT_TELEA)
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# 复制一份去水印图 用来加新水印
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img_add_logo = img_rm_watermark.copy()
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# 遍历所有水印坐标进行加新水印
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for logo in logos:
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x, y, w, h = logo
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app_logo = cv2.addWeighted(img_rm_watermark[y:y + h, x:x + w], 1, img_logo, 0.5, 0)
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img_add_logo[y:y + h, x:x + w] = app_logo[:, :]
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if output_path:
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cv2.imwrite(output_path, img_add_logo)
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return
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cv2.imshow('src', img_rgb) # 原图
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cv2.imshow('img_rgb_rect', img_rgb_rect) # 在原图上标记出水印的位置
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cv2.imshow('mask', mask) # 根据水印位置制作出来的蒙版图
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cv2.imshow('img_rm_watermark', img_rm_watermark) # 去水印之后的图
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cv2.imshow('img_add_logo', img_add_logo) # 添加新水印后的图
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cv2.waitKey(0)
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cv2.destroyAllWindows()
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def test():
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src_img = "src/9.jpg"
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mask_img = "mask.jpg"
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logo_img = "img/logo.png"
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mathc_img(src_img, mask_img, logo_img)
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def main():
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# 读取输入参数
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ap = argparse.ArgumentParser()
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ap.add_argument("-s", "--src", required=True, help="原图片文件路径")
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ap.add_argument("-l", "--logo", required=True, help="要覆盖的Logo图片文件路径")
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ap.add_argument("-t", "--template", required=True, help="要寻找的模板图片文件路径")
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ap.add_argument("-o", "--out", required=True, help="输出的图片文件路径")
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args = ap.parse_args()
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mathc_img(args.src, args.template, args.logo, args.out)
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# 调试使用
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if __name__ == '__main__':
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main()
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