import cv2
import numpy as np

# 1. 读取图片
img = cv2.imread("watermark.jpg")

# 2. 提取水印区域（创建蒙版）
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 根据水印颜色调整范围（蓝色水印示例）
lower = np.array([90, 50, 50])
upper = np.array([130, 255, 255])
mask = cv2.inRange(hsv, lower, upper)

# 3. 图像修复（核心）
result = cv2.inpaint(img, mask, 3, cv2.INPAINT_TELEA)

# 保存结果
cv2.imwrite("result.jpg", result)

方法 2：指定区域去水印（最常用）

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("watermark.jpg")

# 手动框选水印区域 (x, y, w, h)
x, y, w, h = 50, 50, 200, 80  # 根据你的图片修改
roi = img[y:y+h, x:x+w]

# 创建蒙版
mask = np.zeros(img.shape[:2], dtype=np.uint8)
mask[y:y+h, x:x+w] = 255

# 修复
result = cv2.inpaint(img, mask, 3, cv2.INPAINT_NS)

cv2.imwrite("result.jpg", result)

方法 3：半透明 / 淡入水印（频域去水印）

import cv2
import numpy as np

def remove_watermark(img_path):
   img = cv2.imread(img_path, 0)
   
   # 傅里叶变换
   fft = np.fft.fft2(img)
   fft_shift = np.fft.fftshift(fft)
   
   # 屏蔽水印高频区域
   rows, cols = img.shape
   crow, ccol = rows // 2, cols // 2
   fft_shift[crow-10:crow+10, ccol-10:ccol+10] = 0
   
   # 逆变换
   ifft_shift = np.fft.ifftshift(fft_shift)
   ifft = np.fft.ifft2(ifft_shift)
   result = 255 * np.abs(ifft)
   result = result.astype(np.uint8)
   
   return result

# 使用
img = remove_watermark("watermark.jpg")
cv2.imwrite("result.jpg", img)