在很多系统中，都会遇到这样一个需求：
用户上传的图片自带水印，需要自动处理成“可用图片”。
这就需要用到：
👉 图片去水印 API 接口
这篇文章从 0 到 1 讲清楚：
- 图片去水印 API 是什么？
- 适合哪些场景？
- 开发者该怎么选？
- 接口集成时要注意什么？
一、什么是图片去水印 API？
简单说就是：
通过 HTTP 接口，把带水印图片发送给服务端，返回去除水印后的图片结果。
常见调用方式：
- 上传图片文件
- 或传入图片 URL
- 返回处理后的图片地址或 Base64
二、图片去水印 API 适合哪些场景？
✔ 电商平台商品图处理
✔ 内容管理系统图片清洗
✔ 文档 / 笔记 / OCR 预处理
✔ AIGC 图像再生成前处理
✔ 批量图片处理系统
三、选图片去水印 API 的 6 个标准
1️⃣ 去水印效果是否自然
2️⃣ 是否支持自动识别水印
3️⃣ API 是否稳定、支持并发、性价比是否划算
4️⃣ 文档是否清晰
5️⃣ 是否有在线测试入口
6️⃣ 是否支持批量处理
四、推荐一种“在线 + API”结合的方案
我目前使用的是「石榴智能图片去水印」：
- 提供在线图片去水印工具，支持免费在线测试效果
- 同时提供图片去水印 API 接口
- 支持自动识别水印区域、指定区域去水印
- 效果可先在线验证
体验地址： www.shiliuai.com/inpaint/
五、API 示例
python
`# -- 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)`
c#
`using System; using System.IO; using System.Net.Http; using System.Text; using System.Text.Json; using System.Threading.Tasks;
class Program { static async Task Main(string[] args) { string apiKey = "******"; // 你的API KEY string filePath = "..."; // 图片路径 string url = "api.shiliuai.com/api/auto_in…";
// 将图片编码为Base64
string photoBase64;
using (var imageStream = File.OpenRead(filePath))
{
byte[] imageBytes = new byte[imageStream.Length];
await imageStream.ReadAsync(imageBytes, 0, (int)imageStream.Length);
photoBase64 = Convert.ToBase64String(imageBytes);
}
// 构造请求数据
var requestData = new
{
image_base64 = photoBase64
};
string jsonData = JsonSerializer.Serialize(requestData);
using (HttpClient client = new HttpClient())
{
client.DefaultRequestHeaders.Add("APIKEY", apiKey);
client.DefaultRequestHeaders.Add("Content-Type", "application/json");
try
{
// 发送POST请求
var response = await client.PostAsync(url, new StringContent(jsonData, Encoding.UTF8, "application/json"));
string responseString = await response.Content.ReadAsStringAsync();
// 解析响应
var responseObject = JsonSerializer.Deserialize<JsonElement>(responseString);
int code = responseObject.GetProperty("code").GetInt32();
if (code == 0)
{
string resultBase64 = responseObject.GetProperty("result_base64").GetString();
// 将Base64转换为图片并保存
byte[] fileBytes = Convert.FromBase64String(resultBase64);
File.WriteAllBytes("result.jpg", fileBytes);
Console.WriteLine("Image processing succeeded, saved as result.jpg");
}
else
{
string errorMsg = responseObject.GetProperty("msg_cn").GetString();
Console.WriteLine($"Error: {errorMsg}");
}
}
catch (Exception ex)
{
Console.WriteLine($"Exception: {ex.Message}");
}
}
}
}`
六、接口集成建议
✔ 对大图先压缩再传
✔ 增加超时与重试
✔ 建议异步处理
✔ 记录失败日志
七、总结
图片去水印 API 非常适合：
- 想快速上线图片处理能力的团队
- 不想自己折腾模型的开发者
- 需要稳定图像预处理能力的产品
如果你在找「在线 + API 一体化」的图片去水印方案，可以优先选那种：能先在线测试效果，再决定是否集成的产品。
