求助：使用OpenCV去除文档水印，阈值法无效求解决方案

针对你提供的带有浅灰色重复水印的文档图片，阈值法失效的核心原因是水印与文字的灰度值区间重叠，无法通过简单二值化区分。以下是几种可行的解决方案：

方法1：单通道阈值过滤 #

利用浅灰色水印在RGB绿色通道中更接近白色背景的特性，精准分离文字与水印：

import cv2
import numpy as np

if __name__ == '__main__':
    img = cv2.imread("doc.jpg")
    # 提取绿色通道，放大文字与水印的灰度差异
    green_channel = img[:, :, 1]
    
    # 反向二值化：保留黑色文字，抑制浅灰色水印
    _, thresh = cv2.threshold(green_channel, 240, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
    
    # 形态学开运算消除阈值处理产生的噪点
    kernel = np.ones((1, 1), np.uint8)
    processed_img = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
    
    cv2.imshow('Processed Image', processed_img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

方法2：图像修复（Inpaint） #

通过标记水印区域，用周边背景信息填充水印位置，适合水印分布在文字间隙的场景：

import cv2
import numpy as np

if __name__ == '__main__':
    img = cv2.imread("doc.jpg")
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 生成水印掩码：筛选灰度值接近白色背景的区域（即水印）
    mask = cv2.inRange(gray, 200, 250)
    # 膨胀掩码确保覆盖全部水印像素
    kernel = np.ones((2, 2), np.uint8)
    mask = cv2.dilate(mask, kernel, iterations=1)
    
    # 使用TELEA算法修复水印区域，保留文档原有排版
    result = cv2.inpaint(img, mask, 3, cv2.INPAINT_TELEA)
    
    cv2.imshow('Inpaint Result', result)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

方法3：对比度增强后阈值处理 #

通过直方图均衡化提升整体对比度，让文字与水印的差异更显著，再进行二值化：

import cv2

if __name__ == '__main__':
    img = cv2.imread("doc.jpg")
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 直方图均衡化增强文字与水印的对比度
    enhanced_gray = cv2.equalizeHist(gray)
    _, thresh = cv2.threshold(enhanced_gray, 230, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
    
    cv2.imshow('Enhanced Result', thresh)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

效果说明：针对你提供的图片，方法1能快速提取清晰的纯文字内容，方法2可保留文档背景的同时彻底去除水印，二者效果更突出。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bomboerick