由于图片水印的种类有很多，今天我们先讲最简单的一种。
即上图中的①类水印，这种水印存在白色背景上的文档里，水印是灰色，需要保留的文字是黑色。
这种通常可以进行简单的亮度/对比度转换，直到水印消失并降低亮度以进行补偿[1]。参考别人的方法，我发现可以用多种方法去除水印。大致原理比较相似，下面先讲OpenCV的方法。
本方法需要使用的库：cv2、numpy。cv2是基于OpenCV的图像处理库，可以对图像进行腐蚀，膨胀等操作；Numpy这是一个强大的处理矩阵和维度运算的库。
介绍一下cv2的三个基本函数：使用
img = cv2.imread('test.png')
cv2.imshow('test.png',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.imwrite('test_2.png', img)
对于Numpy呢，则要用到np.clip()，它是一个截取函数，用于截取数组中小于或者大于某值的部分，并使得被截取部分等于固定值。
np.clip(a, a_min, a_max, out=None):
具体用法：
可以看到，数组x中的所有数限定到范围0和5之间。为啥要介绍这些函数呢，接着往下看。
回到本文一开始，我们想去除文档图片中的水印。
上图中我选取了三个点，这三个像素点分别对应背景白色、黑色字体以及灰色的水印。
我们现在要做的事，就是想办法把水印转换成白色背景。换言之，就是把图片中[217,217,217]的像素点转换成[255,255,255]。
当然这个[217,217,217]也不是固定的，只是一个范围。为了方便调整，我选取了一些像素点，做了一个线性回归。
希望把图片整体的像素颜色做一个改变，原有黑色字体尽量跟原来一致，而水印部分则一定要≥255，然后就可以通过np.clip()限定区间，使之都变成[255,255,255]。
说干就干
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('test.png')
new = np.clip(1.4057577998008846*img-38.33089999653017, 0, 255).astype(np.uint8)
cv2.imwrite('removed.png', new)
下面我们看看调整后的效果（左侧是转换前，右侧是转换后）。
左：转换前 右：转换后
处理效果还是不错的，说明对于这类文档图片水印，通过几行Python代码就可以轻松去除水印。
不过通过线性回归改变整体图片颜色，也会影响原有的黑色文本，导致其颜色发生了微微变化。
那我们能不能简单粗暴一点！只改变水印的颜色呢？
也可以试试。
PIL也是一个Python 图像处理库，其中Image模块是在Python PIL图像处理中常见的模块，对图像进行基础操作的功能基本都包含于此模块内。
itertools 之前更是被我们称为一个零差评的Python内置库。其中itertools.product用来产生多个列表和迭代器的(积)。
还是跟之前一个原理，我们希望将图片中[217,217,217]的像素点转换成[255,255,255]。
那就简单粗暴一点，也就是像素值相加大概600（217+217+217）以上的像素点，都改成[255,255,255]就好了。
from itertools import product
from PIL import Image
img = Image.open('test.png')
width, height = img.size
for pos in product(range(width), range(height)):
if sum(img.getpixel(pos)[:3]) > 600:
img.putpixel(pos, (255,255,255))
img.save('removed_1.png')
运行结果，对比一下。
左：转换前 右：转换后
与第一种方法对比，肉眼也没看出来太明显差别。
那大家就喜欢那种方法就用哪个吧！
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