材料網站上大多數下載的視頻都保留了水印，使用這些視頻對用戶產生了較大的干擾，很不方便，需要用某種方法盡可能地去除。參考資料顯示，視頻去水印有以下幾種常見方法：
剪裁視頻空間區域，只保留干凈的部分，當水印 logo出現在視頻的邊角時比較合適，如優酷視頻、騰訊視頻以及電視台 logo等。盡管這樣會損失一部分內容，但多數情況下能夠保留大部分內容，可以使用格式工廠、狸窩等視頻編輯軟件來完成操作。這種處理方法比較常見，用戶還經常在原來的水印區域添加新的水印 orz...，當水印被水印覆蓋的區域較光滑時，這一處理方式比較常見，用戶還經常會在原來的水印區域添加新的水印 orz...，當水印遮蓋的區域較光滑時，這一處理方法也會丟失 logo下的細節，可以用愛剪輯的方式添加新的水印。我們知道，最好的算法是基於(成熟)去水印算法，在 Google論文《On the Effectiveness of VisibleWatermarks中提到的優化算法，該算法對圖片水印進行處理，當水印在多個圖之間完全相同時有奇效，水印去水印完全相同時有奇效，但是可以考慮在稍微降低品質的條件下對該算法進行優化。對水印進行簡單粗暴的刪除，獲取一段視頻，想方設法得到水印圖片，假設透明度為，通過加水印的反向操作，得到大致無水印的結果，這種方法不能去除水印，但是如果不仔細觀察，剩余部分就不會很明顯。
就我遇到的情況而言，不同網站上主要有五種水印，模糊處理成本很高， Google的算法速度太慢，實踐起來困難不少，沒有進行過多的研究，如圖1-5所示為水印減除前后效果
圖中經常有多余的信息，如水印等，常常困擾了多少痴男怨女。
看到簡書中有趣的一段內容。所以就把它拿來做吧。
去除水印的要害
#圖片二值化，將顏色變為0 [200,200,200]-[250,250,250]
thresh=cv2.in Ra nge (img,np.ar ray ([200,200,200]),np.ar ray ([250,250,250]))
重點是如何選擇區間以外的顏色，使顏色由0變為0。
再試試幾次。
其顏色是紅色、黃色和藍色。數值為0-255。每個通道的數值越大，顏色塊的組合就越明亮。該值越小越暗。若水印與圖片其他部分存在明顯差距，還是能找到的，效果應該也可以。
沒有對 CV進行研究，就無法給出更好的方案。
隨機應變學習下 CV
import cv2
import numpy as np
path="10.jpg"
img=cv2.imread(path,1)
hight,width,depth=img.shape[0:3]
#hight=img.shape[0]
#width=img.shape[1]
#depth=img.shape[2]
#圖片二值化處理，把[200,200,200]-[250,250,250]以外的顏色變成0
thresh=cv2.inRange(img,np.array([200,200,200]),np.array([250,250,250]))
#創建形狀和尺寸的結構元素
kernel=np.ones((3,3),np.uint8)
#擴展待修復區域
hi_mask=cv2.dilate(thresh,kernel,iterations=1)
specular=cv2.inpaint(img,hi_mask,5,flags=cv2.INPAINT_TELEA)
cv2.namedWindow("image",0)
cv2.resizeWindow("image",int(width/2),int(hight/2))
cv2.imshow('image',img)
cv2.namedWindow('newimage',0)
cv2.resizeWindow('newimage',int(width/2),int(hight/2))
cv2.imshow('newimage',specular)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()