python去除图像背景条纹 python批量去除图片水印

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mob6454cc7d4112 2024-07-24 09:12:26

文章标签 python去除图像背景条纹 Email Time Image 文章分类 Python 后端开发

前言：

本人菜鸟，不对的地方请指正，勿喷，感激不尽~~

背景：

公司让我扒了一些文章，要保持文章结构，图片正确穿插在文章内，图片还要保存在本地，以post的形式发送数据，但是后来发现图片大部分有水印，还要我做图片水印处理，就有了这篇文章的出现

思路：

通过对图片的观察，发现水印的位置都在右下角的位置，这就方便了我菜鸟干活。

两个处理思路：

1.高斯模糊【不管图片有没有水印都会高斯模糊】

2.图片叠加【同上】

高斯模糊：

在实现这个思路的时候，发现官方的源码，bouns参数是传了也没有用的，在源码里面没有调用这个参数。所以修改了下源码，在网上也证实了（因为本人菜鸟，不确定）

修改源码如下：

# encoding=utf-8
# Time    : 2018/1/19
# Email   : z2615@163.com
# Software: PyCharm
# Language: Python 3
from PIL import ImageFilter

class MyGaussianBlur(ImageFilter.Filter):
    name = "GaussianBlur"
    '''用于图片高斯模糊处理，源码修改过来'''

    def __init__(self, radius=2, bounds=None):
        self.radius = radius
        self.bounds = bounds

    def filter(self, image):
        if self.bounds:
            clips = image.crop(self.bounds).gaussian_blur(self.radius)
            image.paste(clips, self.bounds)
            return image
        else:
            return image.gaussian_blur(self.radius)

修改完之后，就方便多了，直接导入使用，测试可以实现局部区域的高斯模糊，但是图片太多，一篇文章对应一个文件夹，所以还要将所有图片的路径当作参数添加到列表，遍历列表，实现对图片的修改。

首先，将图片路径参数传入一个方法，方便修改：

# encoding=utf-8
# Time    : 2018/1/19
# Email   : z2615@163.com
# Software: PyCharm
# Language: Python 3
from GaussianBlur import MyGaussianBlur
from PIL import Image

def gaussian(img):
    '''需要处理的图片'''
    path_img = img
    '''处理完保存的图片'''
    re_img = img.split('/')[-1]
    image = Image.open(path_img)
    '''bounds的四个参数，用于高斯模糊，添加水印,165和70是水印大小'''
    x = image.size[0]
    y = image.size[1]
    z = image.size[0] - 165
    l = image.size[1] - 70
    # bound = (z, l, x, y)
    '''高斯模糊'''
    image = image.filter(MyGaussianBlur(radius=5.8, bounds=(z, l, x, y)))
    try:
        image.save(re_img)
    except:
        image.save(re_img + '.jpg')
        print('SUCCESS:', re_img)
# return bound
radius参数：大小根据需要自己调，默认是2，在源码中可以看到。
bounds参数：元组的形式。不添加这个参数是对整个图片做模糊处理。

至于except中的.jpg,是有部分图片没有后缀，爬取的时候给自己挖的坑，懒得读取图片格式，直接就加的jpg

因为只做模糊处理就将部分参数注释掉了，将文件保存为：test_gaussi.py(名字随意)

接下来就要读取图片了【处理完的图片会覆盖掉原来的图片，另有需要先备份】，代码如下：

# encoding=utf-8
# Time    : 2018/1/19
# Email   : z2615@163.com
# Software: PyCharm
# Language: Python 3
import os
from test_gaussi import gaussian

path = os.getcwd() + '\\test_img'
file = os.listdir(path)
img_path_list = []
'''水印图片'''
# logo = Image.open('./logo.png')
'''获取当前文件夹下的所有文件夹'''
for x in file:
    img_path = path + "\\" + x
    img_list = os.listdir(img_path)
    for i in img_list:
        i_path = img_path + '\\' + i
        img_path_list.append(i_path)
'''获取文件夹下的所有图片'''
for img in img_path_list:
    try:
        gaussian(img)
    except:
        print('img file is damaged ', img)
        pass