在图像处理领域，自定义透明度水印设计是提升图片美观度和版权保护的重要技巧。本文介绍了一种使用JavaScript编写的水印添加方法，其效果优于OpenCV官网示例。通过调整透明度为0.3的掩码图片，水印不仅能实现无黑色噪点的清晰效果，还能灵活控制透明度，适用于各种图像处理需求。

效果图

未加水印前：

水印掩码：

透明度为 0.3 的水印图片：

透明度为 1.0 的水印图片：

我自己编写的这段代码，其效果似乎比OpenCV官网上的示例更好，因为水印中没有夹带黑色噪点。

代码语言：JavaScript 代码运行次数：0

# coding=utf-8
import cv2
import numpy as np
bottom = cv2.imread('elegent.jpg')
mark = cv2.imread('mask.jpg')
加水印
def waterMark(src, mask, transparency):
对掩码：转为float型 --> 乘上透明度 --> 地板整数 --> 回到uint8型
mask = np.floor(mask.astype(np.float32) * transparency).astype(np.uint8)
dst = cv2.add(src, mask)
# 防止溢出像素值域
dst = dst * (dst <= 255) + 255 * (dst > 255)
# 回到uint8型
dst = dst.astype(np.uint8)
return dst
b_rows, b_cols, b_channels = bottom.shape
m_rows, m_cols, m_channels = mark.shape
将图片右下角矩形块 替换为 加过水印的矩形块
bottom[b_rows-m_rows:b_rows, b_cols-m_cols:b_cols, ] = waterMark(bottom[b_rows-m_rows:b_rows, b_cols-m_cols:b_cols, ], mark, 0.3)
保存水印图片
cv2.imwrite('waterMark.jpg', bottom)
cv2.imshow('waterMark', bottom)
cv2.waitKey(3000)
cv2.destroyAllWindows()

对比OpenCV官网上的类似例程：

具体代码：

代码语言：JavaScript 代码运行次数：0

# coding=utf-8
import cv2
img1 = cv2.imread('elegent.jpg')
img2 = cv2.imread('mask.jpg')
b_rows, b_cols, b_channels = img1.shape
m_rows, m_cols, m_channels = img2.shape
I want to put logo on top-left corner, So I create a ROI
rows,cols,channels = img2.shape
roi = img1[b_rows-m_rows:b_rows, b_cols-m_cols:b_cols, ]
Now create a mask of logo and create its inverse mask also
img2gray = cv2.cvtColor(img2,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, mask = cv2.threshold(img2gray, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY)
mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)
Now black-out the area of logo in ROI
img1_bg = cv2.bitwise_and(roi,roi,mask = mask_inv)
Take only region of logo from logo image.
img2_fg = cv2.bitwise_and(img2,img2,mask = mask)
Put logo in ROI and modify the main image
dst = cv2.add(img1_bg,img2_fg)
img1[0:rows, 0:cols ] = dst
将图片右下角矩形块 替换为 加过水印的矩形块
img1[b_rows-m_rows:b_rows, b_cols-m_cols:b_cols, ] = dst
cv2.imwrite('res.jpg', img1)
cv2.imshow('res',img1)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

该例程的实现效果：

劣势：通过细节放大图可以看出，OpenCV官网例程的效果较差，不仅无法自定义水印透明度，而且水印中还会夹带黑色噪点，影响美观：

好了，本文到此结束，带大家了解了《图像处理：透明度水印自定义设计技巧》，希望本文对你有所帮助！关注golang学习网公众号，给大家分享更多文章知识！