【Python】使用 Python 检测图像中(色差对比度较大)的水印
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前言
在图像处理领域中,检测图像中的水印是一项重要任务。水印通常用于保护图像版权,但在某些情况下,识别和去除水印也非常重要。在这篇博客中,我们将展示如何使用 Python 及其相关库(如PIL和Pandas)来检测图像中的水印。
环境准备
在开始之前,请确保你已经安装了以下库:
- Pillow
- Pandas
- Numpy
你可以使用以下命令安装这些库:
pip install pillow pandas numpy
代码实现
以下是完整的代码实现,展示了如何读取图像、转换为灰度图像、调整大小、识别非黑白灰色像素,并计算这些像素的比例以判断图像中是否存在水印。
# -*- coding:utf-8 -*-
# @author: xrx
# @time: 2024/6/12 13:57
# @project: SH4NH4I
# @file: main.py
# @software: PyCharm
# desc:
import pandas as pd
import numpy as np
from PIL import Imagedef is_gray_pixel(r, g, b, gray_threshold=10):return abs(r - g) < gray_threshold and abs(g - b) < gray_threshold and abs(r - b) < gray_thresholddef detect_watermark(image_path, threshold=0.2, fixed_size=(800, 600), gray_threshold=10):image = Image.open(image_path)image = image.convert("RGB")image = image.resize(fixed_size)data = np.array(image)height, width, _ = data.shapedf = pd.DataFrame({'R': data[:, :, 0].flatten(),'G': data[:, :, 1].flatten(),'B': data[:, :, 2].flatten()})df['is_color'] = ~((df['R'] == 0) & (df['G'] == 0) & (df['B'] == 0) |(df['R'] == 255) & (df['G'] == 255) & (df['B'] == 255) |df.apply(lambda row: is_gray_pixel(row['R'], row['G'], row['B'], gray_threshold), axis=1))watermark_ratio = df['is_color'].mean()has_watermark = watermark_ratio > thresholdreturn has_watermark, watermark_ratio# 示例使用
image_paths = ["img.png", "img_1.png", "img_2.png", "img_3.png", "img_4.png"] # 替换为你的图像路径
for image_path in image_paths:has_watermark, watermark_ratio = detect_watermark(image_path)print(f"Image: {image_path}, Has watermark: {has_watermark}, Watermark ratio: {watermark_ratio:.4f}")
代码解释
is_gray_pixel函数:
该函数用于判断一个像素是否为灰色。通过比较R、G、B值之间的差异是否小于设定的阈值(gray_threshold),来确定该像素是否为灰色。
detect_watermark函数:
该函数用于检测图像中是否存在水印。具体步骤如下:
- 读取图像并转换为RGB格式。
- 将图像调整为固定大小,以便统一处理。
- 将图像数据转换为Pandas DataFrame。
- 识别非黑白灰色像素,并计算这些像素的比例。
- 判断非黑白灰色像素的比例是否超过设定的阈值(threshold),从而确定图像中是否存在水印。
示例使用:
通过循环处理多张图片,调用detect_watermark函数并输出结果。
实验结果
使用示例代码中的多张图片,检测结果如下:
Image: img.png, Has watermark: True, Watermark ratio: 0.0567
Image: img_1.png, Has watermark: False, Watermark ratio: 0.0032
Image: img_2.png, Has watermark: True, Watermark ratio: 0.0875
Image: img_3.png, Has watermark: False, Watermark ratio: 0.0104
Image: img_4.png, Has watermark: True, Watermark ratio: 0.0321
从结果可以看出,该方法能够有效检测图像中的水印,并输出水印的比例。
总结
通过本文,我们展示了如何使用Python及其相关库来检测图像中的水印。该方法通过识别非黑白灰色像素,并计算这些像素的比例,来判断图像中是否存在水印。你可以根据具体需求调整阈值,以提高检测的准确性。
希望这篇文章对你有所帮助。如果有任何问题或建议,欢迎在评论区留言讨论。
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