如今市面上有很多去除水印的工具，但大部分都需要付费。作为资深的“白嫖党”，我不太愿意花钱。因此，我进行了一番研究，发现现在的“去水印”基本上都采用了相似的思路：利用图像修复算法，将有水印的地方视为图像损坏的地方，然后用相邻像素替换这些损坏的地方。
以下是一些开源工具可以用来去除图片上的水印。
1. openCV 图像修复
openCV中提供了图像修复的方法，分别基于2004年由Alexandru Telea撰写的“基于快速行进方法的图像修复技术”和Bertalmio，Marcelo，Andrea L. Bertozzi和Guillermo Sapiro在2001年的论文“Navier-Stokes，流体动力学和图像和视频修补”实现的两种算法。调用cv.inpaint方法时，前者用cv.INPAINT_TELEA标记后者用cv.INPAINT_NS。openCV修复图像的方法使用起来很简单，只需要几行代码：
第一张图像是原图，第二个图像是mask（掩模），第三个图像是第一个算法的结果，最后一个图像是第二个算法的结果。
对于轻微损坏或只有很少一两个水印的图片，这种方法还是可以的。但是，对于满屏水印的图片，该怎么办呢？
2. mask图像怎么创建
用openCV去除上面这样图片的水印，首先要面临的问题是mask图片怎么办？
根据一位网友的回答，创建掩模图像是图像修复过程中的一个重要步骤。掩模图像用于指示原始图像中需要修复的区域。以下是创建掩模图像的基本步骤：
再看效果：
这效果，真是一言难尽，你说它没去吧，它的确没有水印了；你说它去了吧，这还不如不去…
什么原因呢？难道是因为我涂鸦涂得不好？需要更精确？我想过一个鸡贼的办法：往这网站上传一个纯黑的图片，它加了水印我直接下载下来当mask，但这有点冒险…
于是，让我再展示一下真正的技术：
再看效果：
这玩意，不能说跟原图一模一样，那也的确是没啥差别。我觉得这不是mask文件的问题，mask文件太精确不是好事，应该还是修复算法的问题。
3. 机器学习修复算法
既然是算法不行，那，有没有更好的修复算法呢？有，就是使用卷积神经网络（CNN）来提取图像的特征，如边缘、纹理、颜色等信息然后修复。现成的也有：
https://github.com/braindotai/Watermark-Removal-Pytorch
https://github.com/zuruoke/watermark-removal
遗憾的是：这两个，无论用哪一个，你都逃不掉创建mask。为什么不能通过机器学习自己识别水印创建mask呢？Watermark-Removal-Pytorch项目的README中也给出了解释：
总的来说：做水印识别代价太大，而且效果不好。
声明：文中的水印图片来自互联网，我仅拿来做学习交流的。如果侵权了，可以联系我，我先给您磕一个，然后马上删掉。
参考：
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
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