在本文中,我們將學(xué)習(xí)如何使用 OpenCV 為多個(gè)圖像添加水印。

目錄

什么是水印?

在 OpenCV 中調(diào)整圖像大小

使用圖像創(chuàng)建水印

1． 什么是水印?

水印是有意疊加在不同圖像上的標(biāo)志、簽名、文本或圖案,用于保護(hù)圖像的版權(quán)。

其主要目的是宣傳品牌,并使未經(jīng)所有者許可復(fù)制或使用原始圖像變得更加困難。組織和專業(yè)人士經(jīng)常使用水印來(lái)防止在在線托管內(nèi)容后被其他人使用他們的內(nèi)容。那么,你有沒有想過為圖像添加水印?例如,我們寫博客會(huì)說(shuō)明外部圖像的來(lái)源。

但是你自己創(chuàng)建的圖像呢?在自己創(chuàng)建的圖像上留下你的記號(hào)不是很好嗎?好極了!讓我們開始這項(xiàng)激動(dòng)人心的任務(wù)。

2． 在 OpenCV 中調(diào)整圖像大小

調(diào)整大小只不過是縮放圖像,這意味著更改原始圖像的大小。

我們可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求增加或減少圖像的大小�？梢酝ㄟ^多種方式調(diào)整大小。保持縱橫比。圖像的縱橫比是其寬度與高度的比率。

縮小或放大圖像的大小不保留縱橫比僅縮小/放大寬度,僅縮小/放大高度將寬度和高度都更改為特定值到目前為止聽起來(lái)不錯(cuò),但我們?nèi)绾螌?shí)際操作呢?答案是 OpenCV 及其 resize() 函數(shù)。

**cv2．resize() 函數(shù)的語(yǔ)法:**cv2．resize(src, dsize,interpolation)src – 源圖像dsize – 輸出圖像的所需大小interpolation -  插值,維基百科定義:它是一種基于一組離散的已知數(shù)據(jù)點(diǎn)的范圍構(gòu)建(查找)新數(shù)據(jù)點(diǎn)的方法。

現(xiàn)在,讓我們拍攝一個(gè)示例圖像并調(diào)整其大小。下面是我們的示例圖像。

現(xiàn)在,嘗試使用 OpenCV 顯示它。
import cv2
img = cv2．imread('images/deer．JPG')
cv2．imshow("Original Image", img)
cv2．waitKey(0)
cv2．destroyAllWindows()
下面是我們的圖像在使用 OpenCV 顯示時(shí)的外觀。由于我們的圖像是高分辨率的,因此只有一部分是可見的。

所以,肯定有必要調(diào)整它的大小。我們需要減小它的大小。在 OpenCV 中調(diào)整圖像大小的步驟:使用 cv2．imread() 讀取圖像設(shè)置新的寬度和高度。為新維度創(chuàng)建一個(gè)元組使用 cv2．resize() 調(diào)整圖像大小如果需要,使用 cv2．imwrite() 將調(diào)整后的圖像保存到計(jì)算機(jī)使用 cv2．imshow() 顯示原始的、調(diào)整大小的圖像1． 保持縱橫比——將圖像縮小到原始尺寸的 20%。我們將原始圖像的大小減小到其原始大小的 20%。因此,通過計(jì)算原始寬度的 20%,原始高度的 20%,為新尺寸創(chuàng)建一個(gè)元組。import cv2
img = cv2．imread('images/deer．JPG')
percent_of_scaling = 20
new_width = int(img．shape[1] * percent_of_scaling/100)
new_height = int(img．shape[0] * percent_of_scaling/100)
new_dim = (new_width, new_height)
resized_img = cv2．resize(img, new_dim, interpolation=cv2．INTER_AREA)
filename = 'resized_img_aspect ratio．jpg'
cv2．imwrite(filename, resized_img)
cv2．imshow("Original Image", img)
cv2．imshow("Resized Image", resized_img)
cv2．waitKey(0)
cv2．destroyAllWindows()
上面的代碼保存調(diào)整大小的圖像并顯示原始的、調(diào)整大小的圖像。

做得好。通過牢記縱橫比,我們成功地調(diào)整了圖像大小。
2． 不保留縱橫比 – 僅縮小/放大寬度,僅縮小/放大高度調(diào)整大小的步驟與上述相同。唯一的區(qū)別是我們保持兩個(gè)維度中的任何一個(gè)不變。import cv2
img = cv2．imread('images/deer．JPG')
new_dim = (img．shape[1], 500) # changes height
resized_img = cv2．resize(img, new_dim, interpolation=cv2．INTER_AREA)
cv2．imshow("Original Image", img)
cv2．imshow("Resized Image", resized_img)
cv2．waitKey(0)
cv2．destroyAllWindows()
下面是從上面的代碼顯示的圖像。

調(diào)整大小的圖像失真并且不是所需的輸出。
3．將寬度和高度都更改為特定值import cv2
img = cv2．imread(‘images/deer．JPG’)
new_dim = (450, 450)
resized_img = cv2．resize(img, new_dim, interpolation=cv2．INTER_AREA)
cv2．imshow(“Original Image”, img)
cv2．imshow(“Resized Image”, resized_img)
cv2．waitKey(0)
cv2．destroyAllWindows()
下面是從上面的代碼顯示的圖像。

這看起來(lái)還可以,但不如保留縱橫比的輸出圖像。所以我更喜歡通過保留縱橫比來(lái)調(diào)整大小。
下一步是查看如何創(chuàng)建水印。使用圖像創(chuàng)建水印我選擇使用我名字的圖像添加水印。制作一張你的名字的圖像,然后和我一起嘗試。

在圖像中心添加水印的步驟:如果需要,讀取并調(diào)整圖像(水印圖像、輸入圖像)的大小。import cv2
img = cv2．imread('images/deer．JPG')
watermark = cv2．imread("watermark．PNG")
percent_of_scaling = 20
new_width = int(img．shape[1] * percent_of_scaling/100)
new_height = int(img．shape[0] * percent_of_scaling/100)
new_dim = (new_width, new_height)
resized_img = cv2．resize(img, new_dim, interpolation=cv2．INTER_AREA)
wm_scale = 40
wm_width = int(watermark．shape[1] * wm_scale/100)
wm_height = int(watermark．shape[0] * wm_scale/100)
wm_dim = (wm_width, wm_height)
resized_wm = cv2．resize(watermark, wm_dim, interpolation=cv2．INTER_AREA)
根據(jù)調(diào)整大小的輸入圖像的新尺寸定義水印的位置。h_img, w_img, _ = resized_img．shape
center_y = int(h_img/2)
center_x = int(w_img/2)
h_wm, w_wm, _ = resized_wm．shape
top_y = center_y - int(h_wm/2)
left_x = center_x - int(w_wm/2)
bottom_y = top_y + h_wm
right_x = left_x + w_wm
獲取感興趣的**矩形區(qū)域 (ROI)**并將其存儲(chǔ)到名為“roi”的變量中。roi = resized_img[top_y:bottom_y, left_x:right_x]
使用**cv2．a(chǎn)ddWeighted()**將調(diào)整大小的水印疊加到 ROI 上,并將其存儲(chǔ)到名為“result”的變量中。result = cv2．a(chǎn)ddWeighted(roi, 1, resized_wm, 0．3, 0)
現(xiàn)在,將此結(jié)果添加到調(diào)整大小的輸入圖像resized_img[top_y:bottom_y, left_x:right_x] = result
將生成的水印圖像保存到計(jì)算機(jī)filename = 'watermarked_deer．jpg'
cv2．imwrite(filename, resized_img)
顯示生成的水印圖像cv2．imshow("Resized Input Image", resized_img)
cv2．waitKey(0)
cv2．destroyAllWindows()
下面是生成的水印圖像。

到現(xiàn)在為止,我們已經(jīng)學(xué)會(huì)了給單個(gè)圖像加水印。由于我們的目標(biāo)是為多個(gè)圖像加水印,因此我們需要?jiǎng)?chuàng)建所有這些輸入圖像的列表并循環(huán)遍歷它。下面是將使用的圖像。

創(chuàng)建輸入圖像列表import os
folderPath = "images"
imgList = os．listdir(folderPath)
imgList

給多個(gè)圖像加水印的代碼
import cv2
watermark = cv2．imread("watermark．PNG")
wm_scale = 40
wm_width = int(watermark．shape[1] * wm_scale/100)
wm_height = int(watermark．shape[0] * wm_scale/100)
wm_dim = (wm_width, wm_height)
resized_wm = cv2．resize(watermark, wm_dim, interpolation=cv2．INTER_AREA)
h_wm, w_wm, _ = resized_wm．shape
for image in  imgList:
   img = cv2．imread(f'{folderPath}/{image}')
   percent_of_scaling = 20
   new_width = int(img．shape[1] * percent_of_scaling/100)
   new_height = int(img．shape[0] * percent_of_scaling/100)
   new_dim = (new_width, new_height)
   resized_img = cv2．resize(img, new_dim, interpolation=cv2．INTER_AREA)
   h_img, w_img, _ = resized_img．shape
   center_y = int(h_img/2)
   center_x = int(w_img/2)
   top_y = center_y - int(h_wm/2)
   left_x = center_x - int(w_wm/2)
   bottom_y = top_y + h_wm
   right_x = left_x + w_wm
   roi = resized_img[top_y:bottom_y, left_x:right_x]
   result = cv2．a(chǎn)ddWeighted(roi, 1, resized_wm, 0．3, 0)
   resized_img[top_y:bottom_y, left_x:right_x] = result
   filename = os．path．basename(image)
   cv2．imwrite("watermarked images/watermarked_"+filename, resized_img)
   cv2．imshow("Watermarked Image", resized_img)
   cv2．waitKey(0)
   cv2．destroyAllWindows()

最后,我們完成了為所有輸入圖像加水印的任務(wù)。