java抖音去除水印代码 java抖音去除水印代码是什么

抖音水印怎么去掉

1、首先复制好抖音中的视频链接，返回手机桌面打开微信。

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2、然后点击搜索，在搜索栏输入关键词 功夫去水印，点击 搜索。

4、自动检测到复制的快手链接，点击粘贴，如下图所示。

5、紧接着在打开的页面中，点击解析，如下图所示。

6、等待解析完成后，这样系统解析出不带水印的视频文件，点击下载视频。

7、这样下载的视频就不带快手号的水印了。

抖音上的水印怎么去除

通过使用微信内部的“抖音短视频去水印小工具”一键解析视频，进行去掉抖音视频水印，具体的操作步骤如下：

1、登录微信，点击【查找】按钮，即可找到里面的小程序。

2、在小程序中搜索“抖音短视频去水印小工具”。

3、进入小程序后，同样的方法是将我们的链接粘贴在抖音上，去掉视频水印，然后点击“解析”。

4、解析后，点击下面的“下载”按钮。

5、授权在相册中保留视频。这将下载到您的手机本地文件。

6、最后，打开相册中的视频，可以看到视频中的水印被删除。

注意事项：

在使用该“抖音短视频去水印小工具”小程序的时候，对于一些未公开或者设置了隐私权限的抖音视频来说，是无法进行解析的，那么也就无法进行去水印。

如何用java去除图片水印？

//运行以下程序即可

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 = cm.getRed(pixels[i * iw + j]);

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

// 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);

}

}