現在有很多去除水印的工具，但基本上都需要你花錢。作為資深白嫖黨，想讓我花錢，那是不可能的。
於是我做了下research(search, search, research…)，我發現現在的“去水印”基本上都是一個思路：利用影像修復演算法。把有水印的地方看作是影像損壞的地方，用相鄰畫素替換那些損壞的地方。
現在看看有什麼開源工具可以用來去除圖片上的水印。
1. openCV 影像修復
openCV中就有影像修復的方法,提供了兩種演算法分別基於_2004 年由 Alexandru Telea 撰寫的“基於快速行進方法的影像修復技術”_ 和 Bertalmio，Marcelo，Andrea L. Bertozzi 和 Guillermo Sapiro 在 2001 年的論文“Navier-Stokes，流體動力學和影像和影片修補” 實現。呼叫cv.inpaint方法時，前者用cv.INPAINT_TELEA標記後者用cv.INPAINT_NS，openCV修復影像的方法使用起來很簡單，只需要幾行程式碼：
import numpy as np
import cv2 as cv
img = cv.imread('messi_2.jpg')
mask = cv.imread('mask2.png',0)
dst = cv.inpaint(img,mask,3,cv.INPAINT_TELEA)
# dst = cv.inpaint(img,mask,3,cv.INPAINT_NS)
cv.imshow('dst',dst)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
上面messi_2.jpg是需要修復的圖片，而mask2.png是掩模圖片，這張圖片的作用是指定圖片損壞的位置，該圖片只有黑白兩色，白色就是損壞的地方。掩模圖片和原圖的大小(即寬高)必須完全一致，否則會報錯。
第一張影像是原圖。第二個影像是mask(掩模)。第三個影像是第一個演算法的結果，最後一個影像是第二個演算法的結果。
對於輕微損壞，或者說只有很少一兩個水印的圖片，這種方法還是可以的。可是，對於滿屏水印的圖片怎麼辦呢？
像這樣的：
2. mask影像怎麼建立
用openCV去除上面這樣圖片的水印，首先要面臨的問題是mask圖片怎麼辦？
new Bing是這樣回答的：
建立掩模影像是影像修復過程中的一個重要步驟。掩模影像用於指示原始影像中需要修復的區域。以下是建立掩模影像的基本步驟：
_1. 開啟影像編輯軟體：你可以使用任何影像編輯軟體，如Photoshop、GIMP或者Paint.NET。
2. 匯入原始影像：將需要修復的原始影像匯入到影像編輯軟體中。
3. 建立新圖層：在原始影像上建立一個新的圖層，用於繪製掩模。
4. 選擇畫筆工具：使用畫筆工具，在新圖層上繪製需要修復的區域。通常，我們使用白色來標記這些區域。
5. 填充損壞區域：確保所有需要修復的區域都被白色完全覆蓋。如果區域很小，可以使用放大工具來幫助精確>繪製。
6. 儲存掩模影像：完成繪製後，只儲存包含掩模的圖層（通常為白色損壞區域和黑色背景）為一個新的影像文>件，格式可以是PNG或BMP，以保留二值資訊。在OpenCV中使用掩模影像時，掩模應該是一個二值影像，其中白色代表需要修復的區域，黑色代表不需要修復的區域。如果你有任何疑問或需要進一步的幫助，請告訴我！
學會了吧？然後，讓我展示一下真正的技術：
吶，這就是我根據上面的圖片建立的掩模影像。
import cv2
def remove_watermark(image_path, watermark_path, output_path):
# 讀取原始影像和水印影像
original_image = cv2.imread(image_path)
watermark = cv2.imread(watermark_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 去除水印
watermark_removed = cv2.inpaint(original_image, watermark, 3, cv2.INPAINT_NS)
# 儲存去除水印後的影像
cv2.imwrite(output_path, watermark_removed)
# 使用示例
remove_watermark("original_image.jpg", "mask.png", "output_image.jpg")
看一下效果吧：
這效果，真是一言難盡，你說它沒去吧，它的確沒有水印了;你說它去了吧，這還不如不去…
什麼原因呢？難道是因為我塗鴉塗得不好？需要更精確？我想過一個雞賊的辦法：往這網站上傳一個純黑的圖片，它加了水印我直接下載下來當mask，但這有點冒險…
於是，讓我再展示一下真正的技術:
我把水印提取出來做mask這下夠精確了吧。
再看效果：
這玩意，不能說跟原圖一模一樣，那也的確是沒啥差別。我覺得這不是mask檔案的問題，mask檔案太精確不是好事，應該還是修復演算法的問題。
3.機器學習修復演算法
既然是演算法不行，那，有沒有更好的修復演算法呢？有，就是使用卷積神經網路（CNN）來提取影像的特徵，如邊緣、紋理、顏色等資訊然後修復。現成的也有：
https://github.com/braindotai/Watermark-Removal-Pytorch 這個是使用Pytorch來訓練；
https://github.com/zuruoke/watermark-removal 這個用的是tensorflow。
遺憾的是：這兩個，無論用哪一個，你都逃不掉建立mask。為什麼不能透過機器學習自己識別水印建立mask呢？Watermark-Removal-Pytorch專案的README中也給出瞭解釋：
總的來說: 做水印識別代價太大，而且效果不好。
當我想試試這兩個專案的時候，又發現了另外一個專案：iopaint！這個有web介面可以直接在本地跑起來，而且可以下載訓練好的模型直接用！於是我裝起來試了一下：
直接塗在水印上就可以去除水印，可以塗一個去一個，也可以全部塗好一起去，一起去除要花得時間長一些。
去除的結果是這樣的：
這個效果在我看來已經是非常不錯了。還有一個讓人驚喜的地方是，它還可以下載mask檔案！
有了mask檔案你就可以批次去除水印了，當然了，你所有圖片水印的位置要都一樣。我試了一下，某房產網站的圖片水印的位置也都是一樣的。如果它不升級更新，你可以用一個mask檔案去除水印
iopaint run --model=lama --device=cpu \
--image=/path/to/image_folder \
--mask=/path/to/mask_folder \
--output=output_dir
這個命令的解釋：
–image is the folder containing input images,–mask is the folder containing corresponding mask images. When –mask is a path to a mask file, all images will be processed using this mask.
iopaint真的是個不錯的專案，可是要用起來，你多少要有點程式設計知識。不過，iopaint有個機智的地方是：它有windows的一鍵安裝包，但是，你得花錢買。哈哈哈。
宣告：文中的水印圖片來自網際網路，我僅拿來做學習交流的。如果侵權了，可以聯絡我，我先給您磕一個，然後馬上刪掉。
參考：
https://apachecn.github.io/opencv-doc-zh/#/docs/4.0.0/9.2-tutorial_py_inpainting
https://github.com/zuruoke/watermark-removal
https://github.com/braindotai/Watermark-Removal-Pytorch
https://github.com/Sanster/IOPaint
https://www.iopaint.com/
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原文: https://wangxuan.me/tech/2024/06/04/watermark-removal.html