在 Python 中去除水印的方法取決于水印的類型（圖片、文檔、視頻等）和復(fù)雜程度。以下是常見(jiàn)場(chǎng)景的解決方案：

一、圖片去水印（OpenCV/Pillow）

1. 基礎(chǔ)模糊處理

```python

from PIL import Image

import numpy as np

import cv2

讀取圖片

img = Image.open("watermarked.jpg").convert("RGB")

img_array = np.array(img)

模糊處理（適用于小型文字/圖標(biāo)水印）

blurred = cv2.GaussianBlur(img_array, (25, 25), 0)

img = Image.fromarray(blurred)

img.save("dewatermarked.jpg")

```

2. 顏色通道分離（適用于透明水印）

```python

def remove_transparent_watermark(input_path, output_path):

img = Image.open(input_path)

alpha = img.getchannel(3) 獲取Alpha通道

img = img.convert("RGB") 去除透明通道

img.save(output_path)

remove_transparent_watermark("watermarked.png", "clean.png")

```

二、PDF 去水印（PyMuPDF）

```python

import fitz PyMuPDF

def remove_pdf_watermark(input_path, output_path):

doc = fitz.open(input_path)

for page in doc:

for block in page.get_contents():

if block[1] == b"Watermark":

page.delete_content(block[0])

doc.save(output_path)

remove_pdf_watermark("watermarked.pdf", "clean.pdf")

```

三、視頻去水印（FFmpeg + Python）

```python

import subprocess

def remove_video_watermark(input_file, output_file):

cmd = [

"ffmpeg",

"-i", input_file,

"-vf", "drawtext=text='':x=10:y=10",

output_file

]

subprocess.run(cmd)

remove_video_watermark("watermarked.mp4", "clean.mp4")

```

四、音頻去水印（LibROSA）

```python

import librosa

import numpy as np

def remove_audio_watermark(input_path, output_path):

y, sr = librosa.load(input_path, sr=44100)

示例：簡(jiǎn)單頻段衰減（需根據(jù)實(shí)際水印頻率調(diào)整）

filtered = np.copy(y)

filtered[5000:15000] = 0 假設(shè)水印在5kHz-15kHz

librosa.output.write_wav(output_path, filtered, sr)

```

注意事項(xiàng)：

1. 版權(quán)問(wèn)題：確保你有權(quán)去除水印
2. 復(fù)雜水印處理：
3. 使用深度學(xué)習(xí)模型（如 U-Net）需訓(xùn)練數(shù)據(jù)
4. 色彩空間轉(zhuǎn)換（YUV/HSV）可能更有效
5. 常用庫(kù)：
6. 圖片：Pillow/OpenCV/Scikit-image
7. 視頻：moviepy/FFmpeg
8. 音頻：librosa/sox
9. PDF：PyMuPDF/PyPDF2

進(jìn)階方案：

對(duì)于復(fù)雜水印，建議使用預(yù)訓(xùn)練模型：

```python

使用 TensorFlow/PyTorch 的預(yù)訓(xùn)練分割模型

import tensorflow as tf

model = tf.keras.applications.EfficientNetB0(weights='imagenet')

def remove_watermark(input_path):

img = preprocess(input_path)

mask = model.predict(img)

根據(jù)掩碼進(jìn)行圖像修復(fù)

```

建議根據(jù)水印類型選擇合適方案，如果是商業(yè)用途，建議咨詢專業(yè)圖像處理服務(wù)。