当前位置: 首页 > news >正文

基于opencv的图片加水印实现方案

加水印应该是个很常见的需求,但是网上找的代码,都感觉不太完善。记录下自己搞出来的一个方案

水印有几个需求:

  1. 中文文字水印
  2. 文字倾斜
  3. 满图都是,而不是只有一个地方
  4. 水印文字所在之处完全展示水印

实现思路

准备水印图

我是这么做的,先手工生成一张水印图,尺寸比较小,约100*100。然后也把文字旋转一定角度(当然如果想做随机角度,也是可以的,代码再复杂点处理就好,不影响这个思路),生成这个一张图片,并且底色选择纯黑

然后用opencv将水印图处理出一张二值图

这个也不难,底色纯黑,这个很好做,用Threshold很容易实现。

然后用水印图和原图叠加

核心就是要用copyTo(),然后要输入mask,二值图的作用就是做掩码,这样就可以实现完美的水印添加效果。

其他细节

因为水印图通常是远小于原图的(其实也可以采用其他方案。总之核心就是要有水印图和对应的二值图),如何实现满图添加水印呢?

思路

  1. 先设置一个水印的间距,比如两百个像素点
  2. 然后通过水印图的大小和间距的值,计算生成一个尺寸大于等于原图的纯水印图(同时也要有二值图)
  3. 然后裁剪成和原图一样大
  4. 然后用copyTo()叠加即可。

这样性能很高,go语言实现处理一张图片不超过10ms。

go语言实现

思路都是通用的,基于opencv都能实现。


func ImgWatermark(img gocv.Mat) {var Watermark gocv.Matvar WatermarkBW gocv.Mat// 不同通道的图片使用不同的水印if img.Channels() == 3 {// 判断是否需要初始化if g.Watermark3 == nil { // g. 是我设置的全局变量,因为不需要每次都加载水印。加载一次到内存即可mat := gocv.IMRead(`watermark.jpg`, gocv.IMReadColor)g.Watermark3 = &mat// 取得水印图片的二值图watermarkGray3 := gocv.NewMat()gocv.CvtColor(*g.Watermark3, &watermarkGray3, gocv.ColorBGRToGray)// 取得二值图的黑白图BW3 := gocv.NewMat()g.WatermarkBW3 = &BW3gocv.Threshold(watermarkGray3, g.WatermarkBW3, 30, 255, gocv.ThresholdBinary)watermarkGray3.Close()}Watermark = *g.Watermark3WatermarkBW = *g.WatermarkBW3} else if img.Channels() == 4 {// 判断是否需要初始化if g.Watermark4 == nil {mat := gocv.IMRead(`watermark.jpg`, gocv.IMReadColor)g.Watermark4 = &matgocv.Merge([]gocv.Mat{mat, gocv.NewMatWithSizeFromScalar(gocv.NewScalar(255, 255, 255, 255), mat.Rows(), mat.Cols(), gocv.MatTypeCV8UC1)}, g.Watermark4)// 取得水印图片的二值图watermarkGray4 := gocv.NewMat()gocv.CvtColor(*g.Watermark4, &watermarkGray4, gocv.ColorBGRToGray)// 取得二值图的黑白图BW4 := gocv.NewMat()g.WatermarkBW4 = &BW4gocv.Threshold(watermarkGray4, g.WatermarkBW4, 30, 255, gocv.ThresholdBinary)watermarkGray4.Close()}Watermark = *g.Watermark4WatermarkBW = *g.WatermarkBW4} else if img.Channels() == 1 {// 判断是否需要初始化if g.Watermark1 == nil {mat := gocv.IMRead(`watermark.jpg`, gocv.IMReadGrayScale) // 直接读取黑白g.Watermark1 = &mat// 取得二值图的黑白图BW1 := gocv.NewMat()g.WatermarkBW1 = &BW1gocv.Threshold(mat, g.WatermarkBW1, 30, 255, gocv.ThresholdBinary)}Watermark = *g.Watermark1WatermarkBW = *g.WatermarkBW1} else {fmt.Println("图片通道数不支持", img.Channels())return}waterCol := Watermark.Cols()waterRow := Watermark.Rows()// 为了水印不要那么密,这里设置一个间距spacing := 200 // 水印的间距waterColAndSpacing := waterCol + spacingwatreRowAndSpacing := waterRow + spacing// 计算需要添加水印的次数watermarkHugeRowTimes := int(math.Ceil(float64(img.Rows()) / float64(watreRowAndSpacing))) //向上取整watermarkHugeColTimes := int(math.Ceil(float64(img.Cols()) / float64(waterColAndSpacing)))imgRect := image.Rectangle{} //每次取图像中哪一块区域的数据结构var croppedMat gocv.Mat      // 每次从原图像上裁剪和水印图像一样大小的一块newWater := WatermarknewWaterBW := WatermarkBW// 循环一块块的给图像添加水印for i := 0; i < watermarkHugeColTimes; i++ {imgRect.Min.X = i * waterColAndSpacingimgRect.Max.X = imgRect.Min.X + waterColif imgRect.Max.X >= img.Cols() { // 判断是否超出原图像的列数imgRect.Max.X = img.Cols()}for j := 0; j < watermarkHugeRowTimes; j++ {imgRect.Min.Y = j * watreRowAndSpacingimgRect.Max.Y = imgRect.Min.Y + waterRowif imgRect.Max.Y >= img.Rows() { // 判断是否超出原图像的行数imgRect.Max.Y = img.Rows()}croppedMat = img.Region(imgRect) // 原图像中一块区域的浅拷贝,修改它会连带修改原图像// 判断裁剪的图像大小是否与水印图像大小一致,不一致则需要重新裁剪if croppedMat.Rows() != Watermark.Rows() || croppedMat.Cols() != Watermark.Cols() {newRect := image.Rectangle{Min: image.Point{X: 0, Y: 0}, Max: image.Point{X: croppedMat.Cols(), Y: croppedMat.Rows()}}newWater = Watermark.Region(newRect)newWaterBW = WatermarkBW.Region(newRect)}newWater.CopyToWithMask(&croppedMat, newWaterBW) // 用水印图覆盖原图像}}
}
http://www.lryc.cn/news/401978.html

相关文章:

  • STM32 IAP 需要关注的一些事
  • 高并发服务器-使用多进程(Multi-Process)实现【C语言】
  • 线程控制
  • Spring Data Jpa 原生SQL联表查询返回自定义DTO
  • Hadoop3:HDFS存储优化之小文件归档
  • Golang | Leetcode Golang题解之第234题回文链表
  • Unity Apple Vision Pro 开发(四):体积相机 Volume Camera
  • C语言 | Leetcode C语言题解之第231题2的幂
  • GitHub备份代码的学习笔记
  • 微信小程序与本地MySQL数据库通信
  • Flutter热更新技术探索
  • 【机器学习-00】机器学习是什么?
  • 【BUG】已解决:WslRegisterDistribution failed with error: 0x800701bc
  • 无人机监测的必要性及方法
  • PHP框架详解:Symfony框架
  • 在 Navicat BI 创建自定义字段:类型更改字段
  • llama-index,uncharted and llama2:7b run locally to generate Index
  • vue、js截取视频任意一帧图片
  • STM32智能家居系统教程
  • uniapp 开发 App 对接官方更新功能
  • 【PostgreSQL】PostgreSQL 教程
  • Qt类 | QLabel类详解
  • 深入剖析 Android 开源库 EventBus 的源码详解
  • End-to-End Object Detection with Transformers【目标检测-方法详细解读】
  • CSS3实现提示工具的渐入渐出效果及CSS3动画简介
  • JVM 垃圾回收算法
  • 吴恩达大模型系列课程《Prompt Compression and Query Optimization》中文学习打开方式
  • 2.javaWeb_请求和响应的处理(Request,Response)
  • 用C++、Python、Rust编写的有安全问题的B树
  • 问题:当直齿圆柱齿轮的齿数少于?时,可采用 变位的办法来避免根切。 #学习方法#其他