CN117745589A - 水印去除方法、装置及设备 - Google Patents
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Abstract
本申请提供水印去除方法、装置及设备，该方法包括对待处理视频中的多帧图片进行识别，获得每一帧图片的识别结果；从多帧图片中选取间隔大于预设帧数的两帧图片，并基于两帧图片的识别内容的相似性，确定水印内容；基于水印内容，以及每个识别结果中每一识别内容在对应图片中的位置，去除待处理视频中的水印。本申请提供的去除方法通过对多帧图片进行识别，并基于对选定的符合条件的帧图片中的识别内容进行相似性分析确定了水印内容，以及每一帧图片中水印内容的位置，实现了去除动态水印的目的，从而便于用户观看视频，提高用户的观感。
Description
技术领域
本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种水印去除方法、装置及设备。
背景技术
随着移动互联网的快速发展，以及各种视频内容分享平台的兴起，视频已成为人们生活中一种不可或缺的传播形式。视频在传播过程中，为了避免视频数据的版权受到不法侵害，服务器在发送视频数据之前，会事先在视频中植入水印，如半透明的logo或图标，并将添加有水印的视频发送给终端设备，使得在终端设备显示视频时水印也会同时显示出来，使得用户的观看体验大幅降低。
水印包括静态水印和动态水印，静态水印是指静止不动的水印，其去除技术较为成熟。然而，动态水印没有固定的路线，水印随机漂浮游走或者跳动，又或者在随机位置随机时间出现。采用现有的水印去除方法无法准确地去除视频中的动态水印，因此，亟需一种动态水印的去除方法。
发明内容
本申请实施例提供了一种水印去除方法、装置及设备，以解决目前的水印去除方法无法准确地去除动态水印的问题。
第一方面，本申请实施例提供了一种水印去除方法，包括：
对待处理视频中的多帧图片进行识别，获得每一帧图片的识别结果；其中，每个识别结果包括每一帧图片的识别内容及每一识别内容在对应图片中的位置；
从多帧图片中选取间隔大于预设帧数的两帧图片，并基于两帧图片的识别内容的相似性，确定水印内容；
基于水印内容，以及每个识别结果中每一识别内容在对应图片中的位置，去除待处理视频中的水印。
在一种可能的实现方式中，对待处理视频中的多帧图片进行识别，获得每一帧图片的识别结果，包括：
确定待处理视频中待去除的水印的类型；
确定与类型对应的检测方法；
基于检测方法，对待处理视频中的多帧图片进行识别，获得每一帧图片的识别结果。
在一种可能的实现方式中，类型包括文本类型和图片类型；
确定与类型对应的检测方法，包括：
当类型为文本类型时，确定对应的检测方法为光学字符识别方法，其中，光学字符识别方法识别图片中文本类型的水印，以及每一水印在图片中的位置；
当类型为图片类型时，确定对应的检测方法为水印模型检测方法，其中，水印模型的输入为图片，输出为图片类型的水印，以及每一水印在图片中的位置。
在一种可能的实现方式中，基于两帧图片的识别内容的相似性，确定水印内容，包括：
确定待处理视频中待去除的水印的类型；
基于类型和两帧图片的识别内容的相似性，确定水印内容。
在一种可能的实现方式中，类型包括文本类型和图片类型；
基于类型和两帧图片的识别内容的相似性，确定水印内容，包括：
当类型为文本类型时，获得两帧图片的识别内容的交集，基于交集，确定水印内容；
当类型为图片类型时，对两帧图片的识别内容进行相似度分析，基于分析结果，确定水印内容。
在一种可能的实现方式中，基于交集，确定水印内容，包括：
若交集包括一个识别内容，则将一个识别内容作为水印内容；
若交集包括多个识别内容，则从多帧图片中选取第三帧图片，获取第三帧图片的识别内容与交集的多个识别内容的交集，重新执行基于交集，确定水印内容的步骤；其中，第三帧图片为多帧图片中除两帧图片外剩余的图片，且第三帧图片与两帧图片的间隔大于预设帧数。
在一种可能的实现方式中，基于分析结果，确定水印内容，包括：
若分析结果中相似度大于预设相似度阈值的相似度为一个，则将该相似度对应的识别内容作为水印内容；
若分析结果中相似度大于预设相似度阈值的相似度为多个，则从多帧图片中选取第三帧图片，获取第三帧图片的识别内容与分析结果中的相似度大于预设相似度阈值的识别内容进行相似度分析，重新执行基于分析结果，确定水印内容的步骤；其中，第三帧图片为多帧图片中除两帧图片外剩余的图片，且第三帧图片与两帧图片的间隔大于预设帧数。
在一种可能的实现方式中，基于水印内容，以及每个识别结果中每一识别内容在对应图片中的位置，去除待处理视频中的水印，包括：
基于水印内容，以及每个识别结果中每一识别内容在对应图片中的位置，得到多帧图片中的水印内容及水印内容在对应图片中的位置；
基于多帧图片中的水印内容及水印内容在对应图片中的位置，对多帧图片中的水印内容进行预设填充恢复处理；
基于待处理视频的视频参数，对填充恢复处理后的多帧图片进行合成，得到去除水印后的视频。
第二方面，本申请实施例提供了一种水印去除装置，包括：
识别模块，用于对待处理视频中的多帧图片进行识别，获得每一帧图片的识别结果；其中，每个识别结果包括每一帧图片的识别内容及每一识别内容在对应图片中的位置；
分析模块，用于从多帧图片中选取间隔大于预设帧数的两帧图片，并基于两帧图片的识别内容的相似性，确定水印内容；
处理模块，用于基于水印内容，以及每个识别结果中每一识别内容在对应图片中的位置，去除待处理视频中的水印。
第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式所述方法的步骤。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式所述方法的步骤。
本申请实施例考虑到视频中的动态水印位置不固定，会在随机位置随机时间出现，以至于采用现有的静态水印的去除方法无法准确地去除动态水印，提供了一种水印去除方法、装置及设备，通过对待处理视频中的多帧图片进行检测，获得了每一帧图片的识别结果。接着，从多帧图片中选取大于预设帧数的两帧图片，并基于两帧图片的识别内容的相似性确定水印内容。从而，基于水印内容，以及每个识别结果中每一识别内容在对应图片中的位置，实现准确地去除待处理视频中的动态水印，方便用户观看视频，提高用户的观感。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请一实施例提供的水印去除方法的实现流程图；
图2是本申请另一实施例提供的水印去除方法的实现流程图；
图3是本申请实施例提供的水印去除装置的结构示意图；
图4是本申请实施例提供的电子设备的示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图通过具体实施例来进行说明。
水印有别于字幕/弹幕，字幕/弹幕一般是独立于视频文件，或者嵌入于视频中包括视频流、音频流和字母流，可以独立地对其进行提取操作，但是水印则是视频或图像中的一部分。
视频中常见的水印大多是静态水印，静态水印是指静止不动的水印。目前，去除静态水印的方法较多也较为成熟。但是，静态水印较容易掩盖或去除，无法起到真正的保护作用。因此，动态水印逐渐应用在视频中。动态水印是指水印在视频中的位置不固定，没有固定的路线，水印随机漂浮游走或者跳动，又或者在随机位置随机时间出现。想要去除这种动态水印的难度较大。
为了解决现有技术问题，本申请实施例提供了一种水印去除方法、装置及设备。为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图通过具体实施例来进行说明。
参见图1，图1示出了本申请一实施例提供的水印去除方法的实现流程图，详述如下：
S110、对待处理视频中的多帧图片进行识别，获得每一帧图片的识别结果。
视频是由多帧图片组成的，水印存在于每一帧图片中，去除待处理视频中的水印，也就是去除每一帧图片中的水印。
在本实施例中，在获得待处理视频后，需要对该视频进行分帧处理，以得到多帧图片。此处的帧是指视频中最小单位的单幅影响画面，相当于电影胶片上的每一格镜头。在视频软件的时间轴上帧表示为一格或一个标记。
可选地，本实施例可以使用程序按帧读取视频，从而实现对待处理的视频进行分帧处理，得到多帧图片。在进行分帧处理时，还可以按照预设视频帧间隔提取待处理视频的多帧图片。
在本实施例中，由于动态水印在每一帧图片中的位置是不确定的，因此，为了能够准确地去除动态水印，识别结果中除了需要包括识别内容外，还需要包括每个识别内容在图片中的位置。每个识别内容在图片中的位置可以由两个对角坐标表示，也可以由四个坐标表示，此处不做限定，只需要根据给出的位置能够确定识别内容在图片中的位置即可。
在得到多帧图片后，为了确定水印的内容以及水印存在的位置，需要对每一帧图片中的内容进行识别。由于每一帧图片中的内容除了包括水印外，还会包括图片中原有的文本或图像，在对每一帧图片中的内容进行识别后，除了会识别出水印内容及其在图片中的位置，还会识别出图片中原有的文本或图片及其在图片中的位置。
S120、从多帧图片中选取间隔大于预设帧数的两帧图片，并基于两帧图片的识别内容的相似性，确定水印内容。
在本实施例中，间隔大于预设帧数的两帧图片可以是指间隔大于视觉滞留效应的两帧图片。
视觉滞留效应是指当人眼所看到的影像消失后，影像仍在大脑中停留一段时间的效应。如可以选取间隔大于24帧的两帧图片。
对于视频中的动态水印而言，各帧上的动态水印都是独立存在的，且各帧之间水印内容也是固定不变的，即各帧中都会存在一个相同的水印内容，因此，可以基于两帧图片的识别内容的相似性，确定水印的内容。
S130、基于水印内容，以及每个识别结果中每一识别内容在对应图片中的位置，去除待处理视频中的水印。
在本实施例中，由于每个识别结果中包括每一识别内容和其在对应图片中的位置，在确定水印内容后，即可根据水印内容确定每一帧图片中相对应的水印内容及水印位置。从而基于每一帧图片中的水印内容及其在该帧图片中的位置，即可去除每一帧图片中的水印内容。从而实现去除待处理视频中的水印。
本实施例中，通过对待处理视频中的多帧图片进行检测，获得了每一帧图片的识别结果。接着，从多帧图片中选取大于预设帧数的两帧图片，并基于两帧图片的识别内容的相似性确定水印内容。从而，基于水印内容，以及每个识别结果中每一识别内容在图片中的位置，实现准确地去除待处理视频中的动态水印，方便用户观看视频，提高用户的观感。
另外，对于不同类型的水印检测方法也不同，如文本类型的水印和图片类型的水印，文本类型的水印则需要采用文本识别方法，图片类型的水印则需要采用图片识别方法。根据不同类型的水印采用不同的检测方法，从而能够更加准确地确定水印内容，实现水印的去除，提高去除的准确度。如图2所示，该方法包括：
S210、确定待处理视频中待去除的水印的类型，确定与类型对应的检测方法。
在本实施例中，去除的水印的类型包括文本类型和图片类型。
文本类型可以由各种字符组成，图片类型可以是图片。
在一种可能的实现方式中，当去除的水印的类型为文本类型时，可以采用光学字符识别方法。
光学字符识别(Optical Character Recognition，OCR)是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程。通常包括文本检测和文本识别两个子任务构成，文本检测是指将图片中的文字区域位置检测出来，文本识别是对文字区域中的文字进行识别。
在一种可能的实现方式中，当去除的水印的类型为图片类型时，可以采用水印模型检测方法。其中，水印模型的输入为图片，输出为图片类型的水印，以及每一水印在图片中的位置。
可选地，水印模型是基于含有静态水印的图片对目标检测模型进行训练得到的。由于目前的静态水印的识别和去除方法是较为成熟的，因此，选用含有静态水印的图片对目标检测模型进行训练，即可得到水印模型。
这里的目标检测模型是指在图像或视频中，识别出目标物体所在的位置，并标注出其所属的类别。可选地，目标检测模型可以为：Faster R-CNN、YOLO(You Only LookOnce)或SSD(Single Shot MultiBox Detector)，此处对目标检测模型的类型不做限制。
水印模型为仅对水印目标进行检测，在对目标检测模型进行训练时，可以通过修改损失函数增大水印的目标权重，增强对水印的目标检测。
S220、基于对应的检测方法，对待处理视频中的多帧图片进行识别，获得每一帧图片的识别结果。
其中，对待处理视频进行分帧处理得到多帧图片的实现方式参见图1中实施例中S110的相关描述，此处不再赘述。
当为文本类型的水印时，可以采用光学字符识别方法对多帧图片进行检测。光学字符识别方法不仅可以识别图片中文本类型的水印，还可以识别出每一水印在图片中的位置。因此，采用光学字符识别方法对多帧图片进行检测后，即可得到每一帧图片的识别结果。识别结果中可能除了文本类型的水印内容外，还会包括字幕或广告等文本。在识别结果中每一个识别内容均对应有该识别内容在图片中的位置。
当为图片类型的水印时，采用水印模型检测方法对多帧图片进行检测，可以得到每一帧图片的识别结果。识别结果中可能除了图片类型的水印内容外，还会包括其他图片。在识别结果中每一个识别内容均对应有该识别内容在图片中的位置。
S230、从多帧图片中选取间隔大于预设帧数的两帧图片，并基于两帧图片的识别内容的相似性，确定水印内容。
其中，如何从多帧图片中选取两帧图片的实现方式参见图1中实施例中S120的相关描述，此处不再赘述。
在确定水印内容时，需要首先确定待处理视频中待去除的水印的类型，然后，基于类型和两帧图片的识别内容，确定水印内容。
对于视频中的动态水印而言，各帧上的动态水印都是独立存在的，且各帧之间水印的内容也是固定不变的。对于静态的水印可能有多个，但是对于动态水印，如果有多个的话，则会很影响观感，因此，本申请中的动态水印为单个的动态水印。
在一种可能的实现方式中，当待去除的水印内容为文本类型时，可以获得两帧图片的识别内容的交集，基于交集，确定水印内容。
具体的，若两帧图片的识别内容的交集仅包含一个识别内容时，则将该识别内容确定为水印内容。
但是，如果识别内容的交集中包括多个识别内容，则从多帧图片中选取第三帧图片，获取第三帧图片的识别内容与交集的多个识别内容的交集。当该交集中仅包含一个识别内容时，则将该识别内容确定为水印内容。但是，如果识别内容的交集中仍包括多个识别内容，则需要继续选取一帧图片，继续求交集，直至交集中仅包含一个识别内容。
此处的第三帧图片为多帧图片中除两帧图片外剩余的图片，且第三帧图片与两帧图片的间隔大于预设帧数。
如：第一帧图片中的所有文本类型的识别内容记为Q1，第二帧图片中的所有文本类型的识别内容记为Q2，则对Q1和Q2求交集，得到第一交集Q12。
当第一交集Q12中只有一个识别内容时，则将该识别内容确定为动态水印的水印内容。
但是，当第一交集Q12中包括至少两个识别内容时，则说明第一交集中还包括字幕或广告等非动态水印，还需要进一步求交集确定水印内容。此时，还需要选取第三帧图片，继续对第三帧图片中的所有文本类型的识别内容与第一交集Q12求交集，重复上面的步骤，直至交集中只有一个识别内容。
一般情况下，求交集不会大于3次，通过以上步骤，即可确定文本类型的动态水印的水印内容。
在一种可能的实现方式中，当待去除的水印内容为图片类型时，对两帧图片的识别内容进行相似度分析，基于分析结果，确定水印内容。
可选地，相似度分析可以为哈希算法、直方图、互信息、特征匹配或结构相似性中的任意一种分析方法。
对两帧图片的识别内容进行相似度分析的过程如下：
为了便于描述，将两帧图片分别命名为第一帧图片和第二帧图片，在使用水印模型对图片进行检测后，会得到多个识别内容，即第一帧图片对应有多个第一识别内容，第二帧图片对应有多个第二识别内容，需要分别计算第一帧图片中的每个第一识别内容与第二帧图片中的每个第二识别内容的相似度。
若分析结果中相似度大于预设相似度阈值的相似度为一个，则将该相似度对应的识别内容作为水印内容。
若分析结果中相似度大于预设相似度阈值的识别内容为多个，则从多帧图片中选取第三帧图片，获取第三帧图片的识别内容与分析结果中的相似度大于预设相似度阈值的识别内容进行相似度分析，再次重新进行上述的分析过程，直至分析结果中相似度大于预设相似度阈值的相似度为一个，则停止继续分析。
此处的第三帧图片为多帧图片中除两帧图片外剩余的图片，且第三帧图片与两帧图片的间隔大于预设帧数。
如：第一帧图片中包括A、B和C3个识别内容，第二帧图片包括E和D2个识别内容，则需要分别计算A和E以及A和D的相似度，B和E以及B和D的相似度，以及C和E以及C和D的相似度，即总共得到6个相似度，对这6个相似度进行分析。
当上述6个相似度中只有一个大于预设相似度阈值的相似度存在时，则将该相似度对应的识别内容确定为水印内容。
当上述6个相似度中有多个大于预设相似度阈值的相似度存在时，则需要选取第三帧图片，将第三帧图片中的每个识别内容与相似度大于预设相似度阈值的相似度对应的识别内容再次求取相似度，并再次进行上面的判断步骤，直至只有一个大于预设相似度阈值的相似度存在。
一般情况下，求交集不会大于3次，通过以上步骤，即可确定图片类型的动态水印的水印内容。
可选地，预设相似度阈值可以大于0.9小于0.97。
基于上述方法，即可确定水印内容。
S240、基于水印内容，以及每个识别结果中每一识别内容在对应图片中的位置，得到多帧图片中的水印内容及水印内容在对应图片中的位置。
在本实施例中，由于每一帧图片的识别内容并不是只有水印内容，还有图片中原本存在的内容，如图片中原本存在的文字或图像。
由于每一帧图片的识别结果中均包括识别内容和每一识别内容在图片中的位置，因此，在确定水印内容后，就可以基于水印内容，筛选确定每一帧图片中的水印内容及该水印内容在该帧图片中的位置。
S250、基于多帧图片中的水印内容及水印内容在对应图片中的位置，去除待处理视频中的水印。
在一种可能的实现方式中，在确定每一帧图片中的水印内容及水印内容在图片中的位置后，可以通过以下方式去除水印，具体步骤如下：
首先，对多帧图片中的水印内容进行预设填充恢复处理，得到去除水印后的每一帧图片。
预设填充恢复处理是指进行二值化处理后近邻填充处理，或者进行膨胀运算填充处理，对水印区域进行填充恢复。
然后，基于待处理视频的视频参数，对填充恢复处理后的多帧图片进行合成，得到去除水印后的视频。
在对所有去除水印后的图片进行合成处理时，由于并未改变各帧之间的顺序以及个帧图片的大小，还是按照原有视频参数，如帧率、长度、宽度和格式等，因此，合成后的视频只是去除了动态水印，其它并没改变。
本实施例中，在对待处理视频中的多帧图片进行检测之前，基于水印的不同类型选取了不同的检测方法，从而可以更加准确地根据图片中的水印的类型对每一帧图片进行识别得到识别结果。接着，从多帧图片中选取大于预设帧数的两帧图片，并基于两帧图片的识别内容及去除的水印的类型，选取不同的确定水印的方式，可以更加准确地确定水印内容。进而，基于水印内容，以及每个识别结果中每一识别内容在图片中的位置，得到多帧图片中的水印内容及水印内容在对应图片中的位置。从而，基于多帧图片中的水印内容及水印内容在图片中的位置，实现去除待处理视频中的水印，方便用户观看视频，提高用户的观感。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
基于上述实施例提供的水印去除方法，相应地，本申请还提供了应用于该水印去除方法的水印去除装置的具体实现方式。请参见以下实施例。
如图3所示，提供了一种水印去除装置300，该装置包括：
识别模块310，用于对待处理视频中的多帧图片进行识别，获得每一帧图片的识别结果；其中，每个识别结果包括每一帧图片的识别内容及每一识别内容在对应图片中的位置；
分析模块320，用于从多帧图片中选取间隔大于预设帧数的两帧图片，并基于两帧图片的识别内容的相似性，确定水印内容；
处理模块330，用于基于水印内容，以及每个识别结果中每一识别内容在对应图片中的位置，去除待处理视频中的水印。
在一种可能的实现方式中，检测模块310，具体用于：
确定待处理视频中待去除的水印的类型；
确定与类型对应的检测方法；
基于检测方法，对待处理视频中的多帧图片进行识别，获得每一帧图片的识别结果。
在一种可能的实现方式中，类型包括文本类型和图片类型；
检测模块310，具体用于：
当类型为文本类型时，确定对应的检测方法为光学字符识别方法，其中，光学字符识别方法识别图片中文本类型的水印，以及每一水印在图片中的位置；
当类型为图片类型时，确定对应的检测方法为水印模型检测方法，其中，水印模型的输入为图片，输出为图片类型的水印，以及每一水印在图片中的位置。
在一种可能的实现方式中，分析模块320，具体用于：
确定待处理视频中待去除的水印的类型；
基于类型和两帧图片的识别内容的相似性，确定水印内容。
在一种可能的实现方式中，类型包括文本类型和图片类型；
分析模块320，具体用于：
当类型为文本类型时，获得两帧图片的识别内容的交集，基于交集，确定水印内容；
当类型为图片类型时，对两帧图片的识别内容进行相似度分析，基于分析结果，确定水印内容。
在一种可能的实现方式中，分析模块320，具体用于：
若交集包括一个识别内容，则将一个识别内容作为水印内容；
若交集包括多个识别内容，则从多帧图片中选取第三帧图片，获取第三帧图片的识别内容与交集的多个识别内容的交集，重新执行基于交集，确定水印内容的步骤；其中，第三帧图片为多帧图片中除两帧图片外剩余的图片，且第三帧图片与两帧图片的间隔大于预设帧数。
在一种可能的实现方式中，分析模块320，具体用于：
若分析结果中相似度大于预设相似度阈值的相似度为一个，则将该相似度对应的识别内容作为水印内容；
若分析结果中相似度大于预设相似度阈值的相似度为多个，则从多帧图片中选取第三帧图片，获取第三帧图片的识别内容与分析结果中的相似度大于预设相似度阈值的识别内容进行相似度分析，重新执行基于分析结果，确定水印内容的步骤；其中，第三帧图片为多帧图片中除两帧图片外剩余的图片，且第三帧图片与两帧图片的间隔大于预设帧数。
在一种可能的实现方式中，处理模块330，具体用于：
基于水印内容，以及每个识别结果中每一识别内容在对应图片中的位置，得到多帧图片中的水印内容及水印内容在对应图片中的位置；
基于多帧图片中的水印内容及水印内容在对应图片中的位置，对多帧图片中的水印内容进行预设填充恢复处理；
基于待处理视频的视频参数，对填充恢复处理后的多帧图片进行合成，得到去除水印后的视频。
图4是本申请实施例提供的电子设备的示意图。如图4所示，该实施例的电子设备4包括：处理器40、存储器41以及存储在所述存储器41中并可在所述处理器40上运行的计算机程序42。所述处理器40执行所述计算机程序42时实现上述各个水印去除方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤110至步骤140或图2所示的步骤210至步骤250。或者，所述处理器40执行所述计算机程序42时实现上述各装置实施例中各模块的功能，例如图3所示模块310至340的功能。
示例性的，所述计算机程序42可以被分割成一个或多个模块，所述一个或者多个模块被存储在所述存储器41中，并由所述处理器40执行，以完成本申请。所述一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序42在所述电子设备4中的执行过程。例如，所述计算机程序42可以被分割成图3所示的模块310至340。
所述电子设备4可包括，但不仅限于，处理器40、存储器41。本领域技术人员可以理解，图4仅仅是电子设备4的示例，并不构成对电子设备4的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述电子设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器40可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器41可以是所述电子设备4的内部存储单元，例如电子设备4的硬盘或内存。所述存储器41也可以是所述电子设备4的外部存储设备，例如所述电子设备4上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器41还可以既包括所述电子设备4的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器41用于存储所述计算机程序以及所述电子设备所需的其他程序和数据。所述存储器41还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/电子设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/电子设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个水印去除方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种水印去除方法，其特征在于，包括：
对待处理视频中的多帧图片进行识别，获得每一帧图片的识别结果；其中，每个识别结果包括每一帧图片的识别内容及每一识别内容在对应图片中的位置；
从所述多帧图片中选取间隔大于预设帧数的两帧图片，并基于所述两帧图片的识别内容的相似性，确定水印内容；
基于所述水印内容，以及每个识别结果中每一识别内容在对应图片中的位置，去除所述待处理视频中的水印。
2.如权利要求1所述的水印去除方法，其特征在于，所述对待处理视频中的多帧图片进行识别，获得每一帧图片的识别结果，包括：
确定所述待处理视频中待去除的水印的类型；
确定与所述类型对应的检测方法；
基于所述检测方法，对所述待处理视频中的多帧图片进行识别，获得每一帧图片的识别结果。
3.如权利要求2所述的水印去除方法，其特征在于，所述类型包括文本类型和图片类型；
所述确定与所述类型对应的检测方法，包括：
当所述类型为文本类型时，确定对应的检测方法为光学字符识别方法，其中，所述光学字符识别方法识别图片中文本类型的水印，以及每一水印在图片中的位置；
当所述类型为图片类型时，确定对应的检测方法为水印模型检测方法，其中，所述水印模型的输入为图片，输出为图片类型的水印，以及每一水印在图片中的位置。
4.如权利要求1所述的水印去除方法，其特征在于，所述基于所述两帧图片的识别内容的相似性，确定水印内容，包括：
确定所述待处理视频中待去除的水印的类型；
基于所述类型和所述两帧图片的识别内容的相似性，确定水印内容。
5.如权利要求4所述的水印去除方法，其特征在于，所述类型包括文本类型和图片类型；
所述基于所述类型和所述两帧图片的识别内容的相似性，确定水印内容，包括：
当所述类型为文本类型时，获得所述两帧图片的识别内容的交集，基于所述交集，确定水印内容；
当所述类型为图片类型时，对所述两帧图片的识别内容进行相似度分析，基于分析结果，确定水印内容。
6.如权利要求5所述的水印去除方法，其特征在于，所述基于所述交集，确定水印内容，包括：
若所述交集包括一个识别内容，则将所述一个识别内容作为水印内容；
若所述交集包括多个识别内容，则从所述多帧图片中选取第三帧图片，获取所述第三帧图片的识别内容与所述交集的多个识别内容的交集，重新执行所述基于所述交集，确定水印内容的步骤；其中，所述第三帧图片为所述多帧图片中除所述两帧图片外剩余的图片，且所述第三帧图片与所述两帧图片的间隔大于预设帧数。
7.如权利要求5所述的水印去除方法，其特征在于，所述基于分析结果，确定水印内容，包括：
若所述分析结果中相似度大于预设相似度阈值的相似度为一个，则将该相似度对应的识别内容作为水印内容；
若所述分析结果中相似度大于预设相似度阈值的相似度为多个，则从所述多帧图片中选取第三帧图片，获取所述第三帧图片的识别内容与所述分析结果中的相似度大于预设相似度阈值的识别内容进行相似度分析，重新执行所述基于分析结果，确定水印内容的步骤；其中，所述第三帧图片为所述多帧图片中除所述两帧图片外剩余的图片，且所述第三帧图片与所述两帧图片的间隔大于预设帧数。
8.如权利要求1至7中任一项所述的水印去除方法，其特征在于，所述基于所述水印内容，以及每个识别结果中每一识别内容在对应图片中的位置，去除所述待处理视频中的水印，包括：
基于所述水印内容，以及每个识别结果中每一识别内容在对应图片中的位置，得到所述多帧图片中的水印内容及水印内容在对应图片中的位置；
基于所述多帧图片中的水印内容及水印内容在对应图片中的位置，对所述多帧图片中的水印内容进行预设填充恢复处理；
基于所述待处理视频的视频参数，对填充恢复处理后的多帧图片进行合成，得到去除水印后的视频。
9.一种水印去除装置，其特征在于，包括：
识别模块，用于对待处理视频中的多帧图片进行识别，获得每一帧图片的识别结果；其中，每个识别结果包括每一帧图片的识别内容及每一识别内容在对应图片中的位置；
分析模块，用于从所述多帧图片中选取间隔大于预设帧数的两帧图片，并基于所述两帧图片的识别内容的相似性，确定水印内容；
处理模块，用于基于所述水印内容，以及每个识别结果中每一识别内容在对应图片中的位置，去除所述待处理视频中的水印。
10.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器用于
存储计算机程序，所述处理器用于调用并运行所述存储器中存储的计算机程序，
执行如权利要求1至8任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311755270.9A CN117745589A (zh) | 2023-12-19 | 2023-12-19 | 水印去除方法、装置及设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311755270.9A CN117745589A (zh) | 2023-12-19 | 2023-12-19 | 水印去除方法、装置及设备 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117745589A true CN117745589A (zh) | 2024-03-22 |
Family
ID=90255903
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311755270.9A Pending CN117745589A (zh) | 2023-12-19 | 2023-12-19 | 水印去除方法、装置及设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117745589A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN118250527A (zh) * | 2024-04-11 | 2024-06-25 | 泰德网聚(北京)科技股份有限公司 | 基于图像处理的视频水印去除系统及方法 |
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2023
- 2023-12-19 CN CN202311755270.9A patent/CN117745589A/zh active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| CN118250527A (zh) * | 2024-04-11 | 2024-06-25 | 泰德网聚(北京)科技股份有限公司 | 基于图像处理的视频水印去除系统及方法 |
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