2026 年图片去水印 API 怎么选？开发者完整选型指南在很多系统中，只要涉及用户上传图片，都会遇到一个问题：电商商

在很多系统中，只要涉及用户上传图片，都会遇到一个问题：

图片自带水印。

电商商品图、截图素材、内容创作图片、AIGC 预处理图像……
如果不处理，产品体验会直接下降。

这时候就需要接入 图片去水印 API。

本文从开发者角度讲清楚：

图片去水印 API 是什么？
应用场景有哪些？
选型要看什么？

一、什么是图片去水印 API？

本质是：

通过 HTTP 接口提交图片，返回去除水印后的结果。

常见方式：

上传图片文件
或提交图片 URL
返回处理后的图片地址

二、典型应用场景

电商商品图处理
内容平台素材清洗
图像处理 SaaS
批量图片标准化
AIGC 图像预处理

三、选型 7 大标准

去水印是否自然
是否自动识别水印区域
是否支持并发
响应时间
价格是否划算
接口设计是否清晰
是否支持在线测试

能在线测试效果，再决定是否接 API，非常关键。

四、实践方案

我测试使用的是「石榴智能图片去水印」：

提供在线图片去水印工具
同时提供 REST API
同时提供自动识别水印区域、手动选中水印区域
支持开发者接入

体验地址： www.shiliuai.com/inpaint/

五、API 示例

python代码接入

`# -- 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/auto_inpaint/v1' 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代码接入

` $url = "api/auto_inpaint/v1";$ method = "POST"; $apikey = "******";$ header = array(); array_push( $header, "APIKEY:" .$ apikey); array_push($header, "Content-Type:application/json");

$image_path = "...";$ handle = fopen( $image_path, "r");$ image = fread( $handle, filesize($ image_path)); fclose( $handle);$ image_base64 = base64_encode($image);

$data = array( "image_base64"=>$ image_base64 ); $post_data = json_encode($ data);

$curl = curl_init(); curl_setopt($ curl, CURLOPT_CUSTOMREQUEST, $method); curl_setopt($ curl, CURLOPT_URL, $url); curl_setopt($ curl, CURLOPT_HTTPHEADER, $header); curl_setopt($ curl, CURLOPT_POSTFIELDS, $post_data); curl_setopt($ curl, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true); curl_setopt( $curl, CURLOPT_SSL_VERIFYPEER, false); curl_setopt($ curl, CURLOPT_SSL_VERIFYHOST, false);

$response = curl_exec($ curl); var_dump($response);`

C#代码接入

`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/auto_inpaint/v1";

    // 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、总结

对大多数团队来说：

接入成熟图片去水印 API，比自建模型更现实。

后续我会分别写：

批量图片去水印怎么做
Python 接入示例
电商场景架构设计