给我写一个用python自动检测水印的代码

好的，以下是一个简单的用 Python 自动检测水印的代码，可以检测常见的图片水印和文字水印：

import cv2
import numpy as np

def detect_watermark(img_path):
    img = cv2.imread(img_path)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

    # 执行开运算，去除噪点
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5,5))
    opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

    # 寻找轮廓
    contours, hierarchy = cv2.findContours(opening.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 遍历轮廓，检测水印
    for c in contours:
        # 计算轮廓面积和周长
        area = cv2.contourArea(c)
        perimeter = cv2.arcLength(c, True)

        # 计算轮廓的矩形边界框
        x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)

        # 判断水印类型
        if area < 500 or area > 5000:
            continue
        if perimeter < 100 or perimeter > 300:
            continue
        ratio = w / float(h)
        if ratio < 0.2 or ratio > 5:
            continue

        # 标记水印位置
        cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), (0,0,255), 2)

    # 显示结果
    cv2.imshow("Result", img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == '__main__':
    detect_watermark("test.jpg")

解释：

1. 使用 OpenCV 库读取输入图片，将其转换为灰度图像。
2. 对灰度图像进行二值化处理，提取出图像中的白色区域。
3. 对二值化图像进行开运算，去除噪点。
4. 使用 findContours 函数寻找图像中的所有轮廓。
5. 遍历所有轮廓，计算其面积、周长和矩形边界框。
6. 使用一些简单的条件判断来确定是否为水印，比如面积、周长和宽高比等。
7. 如果符合条件，则在原图上标记水印位置。
8. 显示结果。

注意：这只是一个简单的示例代码，不一定能够完全检测出所有水印。如果需要更加准确的检测结果，可能需要使用更复杂的算法和模型。