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.Mat
var 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 = &BW3
gocv.Threshold(watermarkGray3, g.WatermarkBW3, 30, 255, gocv.ThresholdBinary)
watermarkGray3.Close()
}
Watermark = *g.Watermark3
WatermarkBW = *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 = &mat
gocv.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 = &BW4
gocv.Threshold(watermarkGray4, g.WatermarkBW4, 30, 255, gocv.ThresholdBinary)
watermarkGray4.Close()
}
Watermark = *g.Watermark4
WatermarkBW = *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 = &BW1
gocv.Threshold(mat, g.WatermarkBW1, 30, 255, gocv.ThresholdBinary)
}
Watermark = *g.Watermark1
WatermarkBW = *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 + spacing
watreRowAndSpacing := 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 := Watermark
newWaterBW := WatermarkBW
// 循环一块块的给图像添加水印
for i := 0; i < watermarkHugeColTimes; i++ {
imgRect.Min.X = i * waterColAndSpacing
imgRect.Max.X = imgRect.Min.X + waterCol
if 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 * watreRowAndSpacing
imgRect.Max.Y = imgRect.Min.Y + waterRow
if 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
}
}
}

原文地址：https://blog.csdn.net/lsjweiyi/article/details/140499414

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