前阵子在做一个内容工具产品时，遇到一个很现实的问题：
用户上传的图片，十张有七张带水印。
不处理吧，体验很差；
手动处理吧，成本太高。
最后我选择接入了一个图片去水印 API，结果发现这个能力对很多产品来说都是“刚需级别”。
这篇就分享一下我真实接入图片去水印 API 的一些经验。
一、为什么“图片去水印”会变成刚需？
在我的项目里，主要有几个场景：
- 电商系统：商家上传商品图
- 内容工具：用户整理资料、截图
- AIGC 产品：图像二次生成前的预处理
共同点是：
👉 图片来源复杂，水印不可控。
如果没有自动去水印能力，体验会直接拉垮。
二、自建模型？还是接 API？
一开始也纠结过要不要自己搞模型，后来发现：
- 数据准备麻烦
- 模型训练成本高
- 调参和部署非常耗时间
最后的结论是：
对大多数团队来说，接入成熟图片去水印 API 才是最现实的选择。
三、选 API，我重点看这 5 点
1️⃣ 去水印效果自然不自然
2️⃣ 是否自动识别水印区域
3️⃣ API 是否稳定，价格划算
4️⃣ 接口是否简单清晰
5️⃣ 是否能先在线测试效果
能先试效果，再决定是否集成，非常重要。
四、我用的方案：在线 + API 一体化
我现在用的是「石榴智能图片去水印」：
- 提供在线图片去水印工具，支持免费在线测试
- 同时提供 REST API
- 支持自动识别水印区域，支持自动去水印与指定区域去水印
- 保持原图清晰度
对开发者来说最友好的一点是：
可以先在网页上测试效果，再决定要不要接 API。
体验地址：
www.shiliuai.com/inpaint/
五、API 示例结构（示意）
python代码示例
`# -- coding: utf-8 -- import requests import base64 import cv2 import json import numpy as np
api_key = '******' # 你的API KEY image_path = '...' # 图片路径
""" 用 image_base64 请求 """ with open(image_path, 'rb') as fp: image_base64 = base64.b64encode(fp.read()).decode('utf8')
url = 'api.shiliuai.com/api/auto_in…' headers = {'APIKEY': api_key, "Content-Type": "application/json"} data = { "image_base64": image_base64 }
response = requests.post(url=url, headers=headers, json=data) response = json.loads(response.content) """ 成功：{'code': 0, 'msg': 'OK', 'msg_cn': '成功', 'result_base64': result_base64, 'image_id': image_id} or 失败：{'code': error_code, 'msg': error_msg, 'msg_cn': 错误信息} """ image_id = response['image_id'] result_base64 = response['result_base64'] file_bytes = base64.b64decode(result_base64) f = open('result.jpg', 'wb') f.write(file_bytes) f.close()
image = np.asarray(bytearray(file_bytes), dtype=np.uint8) image = cv2.imdecode(image, cv2.IMREAD_UNCHANGED) cv2.imshow('result', image) cv2.waitKey(0)
""" 第二次用 image_id 请求 """ data = { "image_id": image_id }
response = requests.post(url=url, headers=headers, json=data)`
php代码示例
`# -- coding: utf-8 -- import requests import base64 import cv2 import json import numpy as np
api_key = '******' # 你的API KEY image_path = '...' # 图片路径
""" 用 image_base64 请求 """ with open(image_path, 'rb') as fp: image_base64 = base64.b64encode(fp.read()).decode('utf8')
url = 'api.shiliuai.com/api/auto_in…' headers = {'APIKEY': api_key, "Content-Type": "application/json"} data = { "image_base64": image_base64 }
response = requests.post(url=url, headers=headers, json=data) response = json.loads(response.content) """ 成功：{'code': 0, 'msg': 'OK', 'msg_cn': '成功', 'result_base64': result_base64, 'image_id': image_id} or 失败：{'code': error_code, 'msg': error_msg, 'msg_cn': 错误信息} """ image_id = response['image_id'] result_base64 = response['result_base64'] file_bytes = base64.b64decode(result_base64) f = open('result.jpg', 'wb') f.write(file_bytes) f.close()
image = np.asarray(bytearray(file_bytes), dtype=np.uint8) image = cv2.imdecode(image, cv2.IMREAD_UNCHANGED) cv2.imshow('result', image) cv2.waitKey(0)
""" 第二次用 image_id 请求 """ data = { "image_id": image_id }
response = requests.post(url=url, headers=headers, json=data)`
六、踩过的几个坑
- ❌ 大图直接上传，没压缩，接口慢
- ❌ 没加超时重试，偶发失败直接影响体验
- ❌ 没做异步，前端一直等结果
后来改成：
✔ 图片走对象存储
✔ API 只传 URL
✔ 后台异步处理
七、总结
图片去水印这类能力：
- 属于“你不用，用户会抱怨”的功能
- 接入门槛低
- 对产品体验提升非常明显
如果你也在做内容工具、电商系统、图像 SaaS，可以认真考虑把这类 API 集成进来。
如果你也用过类似接口，欢迎评论区交流你的使用场景 👇
不同业务，对 API 的要求真的不一样。
