OpenCV实现图像去水印功能（inpaint）

水印定位

需要根据图像特征获取水印的位置。

如图所示，图像左下角、右下角有水印。第一步，我们首先得定位水印所在位置。

	Mat gray;
	cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);

	//图像二值化，筛选出白色区域部分
	Mat thresh;
	threshold(gray, thresh, 220, 255, THRESH_BINARY);

 如图为二值化后得到的效果图。接下来，我们需要提取水印区域的像素。

 

//提取图片下方的水印，制作掩模图像
    Mat mask = Mat::zeros(src.size(), CV_8U);
    int height = src.rows;
    int width = src.cols;
    int start = 0.9*height;
    //遍历图像像素，提取出水印部分像素，制作掩模图像
    for (int i = start; i < height; i++)
    {
        uchar*data = thresh.ptr(i);
        for (int j = 0; j < width; j++)
        {
            if (data[j] == 255)
            {
                mask.at(i, j) = 255;            
            }            
        }
    }

 

 如图所示，至此我们已经得到水印部分的二值掩模图像。接下来，使用OpenCV 内置inpaint API进行图像像素修复。

图像修复

 //使用inpaint进行图像修复
    Mat result;
    inpaint(src, mask, result, 1, INPAINT_NS);

 如图所示，这是直接使用提取出的二值掩模进行图像修复得到的结果，可以看出效果不是很好。原因是，提取出来的掩模未能覆盖完全待修复像素。故我们需要将掩模图像进行膨胀操作，扩大掩模范围。

    //将掩模进行膨胀，使其能够覆盖图像更大区域
    Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5));
    dilate(mask, mask, kernel);

 如图为进行膨胀过后的掩模图像。这时，我们使用这张掩模图像再进行图像修复工作，得到效果如图所示。

 源码

#include
#include
using namespace std;
using namespace cv;

/*
void inpaint(
        InputArray src,   原图
        InputArray inpaintMask, 二进制掩模，指示要修复的像素
        OutputArray dst,  目标图像
        double inpaintRadius, 像素周围的邻域补绘。通常，如果要修复的区域很小，则使用较小的值仅产生较少模糊
        int flags     INPAINT_NS  或 INPAINT_TELEA
        )
*/

/*
图像简单水印去除：定位到水印所在位置，将水印部分提取出来制作二进制掩模图像，使用inpaint API进行图像修复
*/

int main()
{
    Mat src = imread("test.jpg");
    if (src.empty())
    {
        cout << "No Image!" << endl;
        system("pause");
        return -1;
    }

    Mat gray;
    cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);

    //图像二值化，筛选出白色区域部分
    Mat thresh;
    threshold(gray, thresh, 220, 255, THRESH_BINARY);

    //提取图片下方的水印，制作掩模图像
    Mat mask = Mat::zeros(src.size(), CV_8U);
    int height = src.rows;
    int width = src.cols;
    int start = 0.9*height;
    //遍历图像像素，提取出水印部分像素，制作掩模图像
    for (int i = start; i < height; i++)
    {
        uchar*data = thresh.ptr(i);
        for (int j = 0; j < width; j++)
        {
            if (data[j] == 255)
            {
                mask.at(i, j) = 255;            
            }            
        }
    }

    //将掩模进行膨胀，使其能够覆盖图像更大区域
    Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5));
    dilate(mask, mask, kernel);

    //使用inpaint进行图像修复
    Mat result;
    inpaint(src, mask, result, 1, INPAINT_NS);

    imshow("mask", mask);
    imshow("test", result);
    waitKey(0);
    system("pause");
    return 0;
}