如何用java去除图片水印？

//运行以下程序即可

10多年的铜仁网站建设经验，针对设计、前端、开发、售后、文案、推广等六对一服务，响应快，48小时及时工作处理。成都全网营销的优势是能够根据用户设备显示端的尺寸不同，自动调整铜仁建站的显示方式，使网站能够适用不同显示终端，在浏览器中调整网站的宽度，无论在任何一种浏览器上浏览网站，都能展现优雅布局与设计，从而大程度地提升浏览体验。成都创新互联从事“铜仁网站设计”,“铜仁网站推广”以来，每个客户项目都认真落实执行。

public class ImageInit {

BufferedImage image;

private int iw, ih;

private int[] pixels;

public ImageInit(BufferedImage image) {

this.image = image;

iw = image.getWidth();

ih = image.getHeight();

pixels = new int[iw * ih];

}

public BufferedImage changeGrey() {

PixelGrabber pg = new PixelGrabber(image.getSource(), 0, 0, iw, ih,

pixels, 0, iw);

try {

pg.grabPixels();

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

}

// 设定二值化的域值，默认值为100

int grey = 100;

// 对余圆图像进行二值化处理，Alpha值保持不变

ColorModel cm = ColorModel.getRGBdefault();

for (int i = 0; i  iw * ih; i++) {

int red, green, blue;

int alpha = cm.getAlpha(pixels[i]);

if (cm.getRed(pixels[i])  grey) {

red = 255;

} else {

red = 0;

}

if (cm.getGreen(pixels[i])  grey) {

green = 255;

} else {

green = 0;

}

if (cm.getBlue(pixels[i])  grey) {

blue = 255;

} else {

blue = 0;

}

pixels[i] = alpha  24 | red  16 | green  8 | blue; // 通过移位重新构成某一点像素的RGB值

}

// 将数组中的象素产生一个图像

Image tempImg = Toolkit.getDefaultToolkit().createImage(

new MemoryImageSource(iw, ih, pixels, 0, iw));

image = new BufferedImage(tempImg.getWidth(null),

tempImg.getHeight(null), BufferedImage.TYPE_INT_BGR);

image.createGraphics().drawImage(tempImg, 0, 0, null);

return image;

}

public BufferedImage getMedian() {

PixelGrabber pg = new PixelGrabber(image.getSource(), 0, 0, iw, ih,

pixels, 0, iw);

try {

pg.grabPixels();

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

}

// 对图像进行中值滤波，Alpha值保持不变

ColorModel cm = ColorModel.getRGBdefault();

for (int i = 1; i  ih - 1; i++) {

for (int j = 1; j  iw - 1; j++) {

int red, green, blue;

int alpha = cm.getAlpha(pixels[i * iw + j]);

// int red2 = cm.getRed(pixels[(i - 1) * iw + j]);

int red4 = cm.getRed(pixels[i * iw + j - 1]);

int red5 行毁袜= cm.getRed(pixels[i * iw + j]);

int red6 = cm.getRed(pixels[i * iw + j + 1]);

// 档激int red8 = cm.getRed(pixels[(i + 1) * iw + j]);

// 水平方向进行中值滤波

if (red4 = red5) {

if (red5 = red6) {

red = red5;

} else {

if (red4 = red6) {

red = red6;

} else {

red = red4;

}

}

} else {

if (red4  red6) {

red = red4;

} else {

if (red5  red6) {

red = red6;

} else {

red = red5;

}

}

}

int green4 = cm.getGreen(pixels[i * iw + j - 1]);

int green5 = cm.getGreen(pixels[i * iw + j]);

int green6 = cm.getGreen(pixels[i * iw + j + 1]);

// 水平方向进行中值滤波

if (green4 = green5) {

if (green5 = green6) {

green = green5;

} else {

if (green4 = green6) {

green = green6;

} else {

green = green4;

}

}

} else {

if (green4  green6) {

green = green4;

} else {

if (green5  green6) {

green = green6;

} else {

green = green5;

}

}

}

// int blue2 = cm.getBlue(pixels[(i - 1) * iw + j]);

int blue4 = cm.getBlue(pixels[i * iw + j - 1]);

int blue5 = cm.getBlue(pixels[i * iw + j]);

int blue6 = cm.getBlue(pixels[i * iw + j + 1]);

// int blue8 = cm.getBlue(pixels[(i + 1) * iw + j]);

// 水平方向进行中值滤波

if (blue4 = blue5) {

if (blue5 = blue6) {

blue = blue5;

} else {

if (blue4 = blue6) {

blue = blue6;

} else {

blue = blue4;

}

}

} else {

if (blue4  blue6) {

blue = blue4;

} else {

if (blue5  blue6) {

blue = blue6;

} else {

blue = blue5;

}

}

}

pixels[i * iw + j] = alpha  24 | red  16 | green  8

| blue;

}

}

// 将数组中的象素产生一个图像

Image tempImg = Toolkit.getDefaultToolkit().createImage(

new MemoryImageSource(iw, ih, pixels, 0, iw));

image = new BufferedImage(tempImg.getWidth(null),

tempImg.getHeight(null), BufferedImage.TYPE_INT_BGR);

image.createGraphics().drawImage(tempImg, 0, 0, null);

return image;

}

public BufferedImage getGrey() {

ColorConvertOp ccp = new ColorConvertOp(

ColorSpace.getInstance(ColorSpace.CS_GRAY), null);

return image = ccp.filter(image, null);

}

// Brighten using a linear formula that increases all color values

public BufferedImage getBrighten() {

RescaleOp rop = new RescaleOp(1.25f, 0, null);

return image = rop.filter(image, null);

}

// Blur by "convolving" the image with a matrix

public BufferedImage getBlur() {

float[] data = { .1111f, .1111f, .1111f, .1111f, .1111f, .1111f,

.1111f, .1111f, .1111f, };

ConvolveOp cop = new ConvolveOp(new Kernel(3, 3, data));

return image = cop.filter(image, null);

}

// Sharpen by using a different matrix

public BufferedImage getSharpen() {

float[] data = { 0.0f, -0.75f, 0.0f, -0.75f, 4.0f, -0.75f, 0.0f,

-0.75f, 0.0f };

ConvolveOp cop = new ConvolveOp(new Kernel(3, 3, data));

return image = cop.filter(image, null);

}

// 11) Rotate the image 180 degrees about its center point

public BufferedImage getRotate() {

AffineTransformOp atop = new AffineTransformOp(

AffineTransform.getRotateInstance(Math.PI,

image.getWidth() / 2, image.getHeight() / 2),

AffineTransformOp.TYPE_NEAREST_NEIGHBOR);

return image = atop.filter(image, null);

}

public BufferedImage getProcessedImg() {

return image;

}

public static void main(String[] args) throws IOException {

String filePath="F:/k7qp5.png";

FileInputStream fin = new FileInputStream(filePath);

BufferedImage bi = ImageIO.read(fin);

ImageInit flt = new ImageInit(bi);

flt.changeGrey();

flt.getGrey();

flt.getBrighten();

bi = flt.getProcessedImg();

String pname = filePath.substring(0, filePath.lastIndexOf("."));

File file = new File(pname + ".jpg");

ImageIO.write(bi, "jpg", file);

}

}

怎样批量去除水印

使用软件：PS CC版

水印不可能批量去除的，因为水印所在的每个图的位置不一样，而且就算位置一样，图像背景和所含内容也不一样，所以只能单个去除，以下提供使用PS快速去除水印的多种方法：

1、使用仿制图章工具去水印

这是比较常用的方法。具体的操作是，选取仿制图章工具，按住Alt键，在无文字区域点击相似的色彩或图案采样， 然后在孙兄水印区域拖动鼠标复制以复盖水印。

2、使用修补工具去水印

如果图片的背景色彩或图案比较一致，使用修补工具就比较方便。具体的操作是，选取修补工具，在公共栏中选择修补项为“源”，关闭“透明”选项。

3、相似图形（或图案）

某些情况下，拆慎框选无文字区域的相似图形（或图案），按Ctrl+j键将其复制成新的图层，再利用变形工具将其变形，直接用以覆盖水印会更为快捷。

4、填充的内容识别（智能填充）等工具来修补

办法多种，还可用画笔、印章、涂摸、橡擦、填充等根旅凯敬据不同情况可以一一尝试。

JAVA 如何去掉图片水印

带有水印的图片，是合成过的

所以，用档模肆ps修补简单易用，如果码喊用java去实现类似ps的功能，难度可想而知，建议换种行轿思路考虑这个问题

文章题目：Java代码批量去水印 java加水印速度快的方法
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