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在Python中去除视频指定区域的水印，通常有三种主流的实现思路：FFmpeg的delogo滤镜（最快、最推荐）、OpenCV的图像修复算法（灵活性高但较慢），以及AI深度学习模型（效果最好但门槛高）。

去除水印的本质是用周围的像素去“填补”水印所在的区域，所以不可避免会有一些模糊或涂抹感（除非使用AI）。

以下是具体的方法和代码实现：

方法一：使用 FFmpeg 的 delogo 滤镜（强烈推荐）

这是最实用、处理速度最快的方法。FFmpeg 底层是用C写的，专门用于音视频处理，它的 delogo 滤镜会通过对周围像素进行插值来掩盖水印。

准备工作：

需要在电脑上安装 FFmpeg 并配置到环境变量。

在Python中通过 subprocess 调用，或者安装 ffmpeg-python 库。

Python 代码示例：

import subprocess

def remove_watermark_ffmpeg(input_video, output_video, x, y, w, h):
    """
    使用FFmpeg去除视频指定区域水印
    :param input_video: 输入视频路径
    :param output_video: 输出视频路径
    :param x: 水印左上角 x 坐标
    :param y: 水印左上角 y 坐标
    :param w: 水印宽度
    :param h: 水印高度
    """
    # 构建 FFmpeg 命令，使用 delogo 滤镜
    # show=0 表示不显示绿色的边框（设为1可以用来调试位置）
    vf_filter = f"delogo=x={x}:y={y}:w={w}:h={h}:show=0"

    command = [
        'ffmpeg',
        '-i', input_video,      # 输入文件
        '-vf', vf_filter,       # 视频滤镜
        '-c:a', 'copy',         # 音频不作处理，直接复制，加快速度
        output_video,           # 输出文件
        '-y'                    # 覆盖同名文件
    ]

    print(f"开始处理: {' '.join(command)}")
    try:
        subprocess.run(command, check=True)
        print("水印去除完成！")
    except subprocess.CalledProcessError as e:
        print(f"处理失败: {e}")

# 使用示例 (假设水印在距左侧100，距顶部50的位置，宽200，高80)
remove_watermark_ffmpeg("input.mp4", "output_ffmpeg.mp4", x=100, y=50, w=200, h=80)

方法二：使用 OpenCV 逐帧修复 (Inpainting)

如果你不想依赖外部的 FFmpeg，可以使用 OpenCV 逐帧读取视频，对每一帧的水印区域使用 cv2.inpaint 算法进行修复，然后再合成视频。

优点： 纯Python环境即可运行，不需要装FFmpeg。缺点： 逐帧处理速度非常慢，且不带音频（需要额外用 moviepy 等库把音频拼接回去）。

准备工作：pip install opencv-python

Python 代码示例：

import cv2
import numpy as np

def remove_watermark_opencv(input_video, output_video, x, y, w, h):
    cap = cv2.VideoCapture(input_video)

    # 获取视频属性
    fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
    width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
    height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v') # mp4 编码

    out = cv2.VideoWriter(output_video, fourcc, fps, (width, height))

    # 创建掩膜 (Mask)，单通道灰度图
    # 掩膜中白色(255)代表需要修复的区域，黑色(0)代表正常区域
    mask = np.zeros((height, width), dtype=np.uint8)
    mask[y:y+h, x:x+w] = 255

    frame_count = 0
    total_frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))

    print("开始逐帧处理视频...")
    while cap.isOpened():
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break

        # 使用 Telea 算法进行修复 (inpaintRadius=3 决定了参考周围像素的范围)
        restored_frame = cv2.inpaint(frame, mask, inpaintRadius=3, flags=cv2.INPAINT_TELEA)

        out.write(restored_frame)
        frame_count += 1

        if frame_count % 50 == 0:
            print(f"处理进度: {frame_count}/{total_frames}")

    cap.release()
    out.release()
    print("视频处理完成！(注意：此方法输出的视频无声音)")

# 使用示例
remove_watermark_opencv("input.mp4", "output_opencv.mp4", x=100, y=50, w=200, h=80)

方法三：使用 MoviePy 进行局部模糊

有时候涂抹修复看起来很假，不如直接打一个高斯模糊。MoviePy 可以很方便地实现局部模糊，并且能保留音频。

准备工作：pip install moviepy opencv-python

Python 代码示例：

from moviepy.editor import VideoFileClip
import cv2

def blur_watermark(image, x, y, w, h):
    """对每一帧图像的指定区域进行模糊处理"""
    # 提取水印区域
    roi = image[y:y+h, x:x+w]
    # 应用强高斯模糊
    blurred_roi = cv2.GaussianBlur(roi, (51, 51), 0)
    # 将模糊后的区域放回原图
    image[y:y+h, x:x+w] = blurred_roi
    return image

def remove_watermark_moviepy(input_video, output_video, x, y, w, h):
    clip = VideoFileClip(input_video)

    # 使用 fl_image 对每一帧应用模糊函数
    blurred_clip = clip.fl_image(lambda frame: blur_watermark(frame, x, y, w, h))

    # 导出视频（保留音频）
    blurred_clip.write_videofile(output_video, audio_codec='aac')

# 使用示例
remove_watermark_moviepy("input.mp4", "output_moviepy.mp4", x=100, y=50, w=200, h=80)

方法四：AI 视频去水印（ProPainter 等开源项目）

如果你的视频背景非常复杂，上述传统方法会有明显的“涂抹痕迹”或马赛克。此时可以借助深度学习视频修复（Video Inpainting）技术。

目前开源界最强的是腾讯开源的 ProPainter。它不仅参考当前帧周围的像素，还会“向后看”和“向前看”，利用视频前后帧露出的背景来填补当前帧被挡住的区域。

使用方式：不适合用短短几行代码实现，你需要克隆它的 GitHub 仓库，配置 PyTorch 环境，准备一个“Mask 视频（标出黑白区域）”，然后运行其推理脚本。

效果：极其惊艳，几乎看不出抹除痕迹。