在 Python 中从图像中获取水印掩码

问题描述

给定一系列带水印的照片，我想分离水印，并生成一个蒙版。

我正在使用 Python 和 numpy。

我已将图片叠加在一起：

def compare_n_img(array_of_img_paths):

img_float_array = []

for path in array_of_img_paths:
    img_float_array.append(load_img_as_float(path))

additionF = sum(img_float_array)/len(img_float_array)

addition = additionF.astype('uint8')

return addition

这，转换为灰度，给我这个 composite image。

水印在此合成中清晰可见。对于人类来说，很容易追踪。

我想要的结果是一张白色图像，水印的形状填充为黑色。因此，如果我用蒙版覆盖我的一张水印图像，水印将被完全覆盖。

我尝试在合成图像上使用边缘检测和阈值处理。但是我一直无法找到一种以编程方式隔离水印内容的方法。更不用说创建清晰的蒙版了。

如果可能，我想在纯 numpy 或 cv2 中执行此操作。

解决方法

您可以在使用 canny 边缘检测器之前尝试模糊图像。由于检测到的边缘太薄，膨胀和腐蚀的迭代可以解决问题。

检测到边缘后，背景中很可能会有很多噪声，因此过滤掉小面积的轮廓会很有效。

可能的情况如下：

import cv2

def process(img):
    img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    img_blur = cv2.GaussianBlur(img_gray,(3,3),0)
    img_canny = cv2.Canny(img_blur,161,54)
    img_dilate = cv2.dilate(img_canny,None,iterations=1)
    return cv2.erode(img_dilate,iterations=1)

def get_watermark(img):
    contours,_ = cv2.findContours(process(img),cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
    img.fill(255)
    for cnt in contours:
        if cv2.contourArea(cnt) > 100:
            cv2.drawContours(img,[cnt],-1,-1)

img = cv2.imread("watermark.jpg")
get_watermark(img)
cv2.imshow("Watermark",img)
cv2.waitKey(0)

输出：