使用Python去除带水印的图片上的黑边

Question

我有一堆图片，想通过去除黑色边框使它们统一。通常我使用Imagemagick的Trim功能和模糊参数，但在图像带有水印的情况下，结果不理想。目前，我正在使用opencv和形态变换进行测试，尝试识别水印和图像，然后选择更大的元素，但我对opencv很陌生，遇到了困难。水印可以出现在任何地方，从左下角到右上角。我更喜欢Python代码，但使用类似Imagemagick之类的应用程序也可以。实际上，只使用opencv，我得到了这个结果：

import copy
import cv2

from matplotlib import pyplot as plt


IMG_IN = '/data/black_borders/island.jpg'


# keep a copy of original image
original = cv2.imread(IMG_IN)

# Read the image, convert it into grayscale, and make in binary image for threshold value of 1.
img = cv2.imread(IMG_IN,0)

# use binary threshold, all pixel that are beyond 3 are made white
_, thresh_original = cv2.threshold(img, 3, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# Now find contours in it.
thresh = copy.copy(thresh_original)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# get contours with highest height
lst_contours = []
for cnt in contours:
    ctr = cv2.boundingRect(cnt)
    lst_contours.append(ctr)
x,y,w,h = sorted(lst_contours, key=lambda coef: coef[3])[-1]


# draw contours
ctr = copy.copy(original)
cv2.rectangle(ctr, (x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)


# display results with matplotlib

# original
original = original[:,:,::-1] # flip color for maptolib display
plt.subplot(221), plt.imshow(original)
plt.title('Original Image'), plt.xticks([]),plt.yticks([])

# Threshold
plt.subplot(222), plt.imshow(thresh_original, cmap='gray')
plt.title('threshold binary'), plt.xticks([]),plt.yticks([])

# selected area for future crop
ctr = ctr[:,:,::-1] # flip color for maptolib display
plt.subplot(223), plt.imshow(ctr)
plt.title('Selected area'), plt.xticks([]),plt.yticks([])

plt.show()

结果：

（注：本文为it技术相关内容的翻译，未作解释。）

- kollo

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水印摆放在那里可能是有原因的吗？ - Hyperboreus

Answer 1

去除黑色边框：

按照这个链接（我认为是完美的答案）进行操作：
使用OpenCV裁剪黑色边缘

如果想通过指定区域来去除黑色边框，请参考以下链接：
如何使用Python在OpenCV中裁剪图像

如果不想从图像中裁剪任何部分，而是只取ROI（感兴趣区域），那么请参考以下链接：
如何在Python中使用OpenCV复制图像区域

去除水印：

如果水印可能出现在您的图像的任何地方，意味着您无法完全清除水印。您可以对该图像应用模糊效果来使其模糊。它会模糊您的水印。
该链接如下：
https://opencv-python-tutroals.readthedocs.org/en/latest/py_tutorials/py_imgproc/py_filtering/py_filtering.html


如果水印只存在于黑色边框上，那么上述方法将解决您的问题。

- Thamizh

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谢谢您提供的链接，它们帮助我进一步了解了一些。但是还不足以去除水印。 - kollo