https://github.com/santifer/watermark-remover
CLI tool to remove watermarks from images using YOLO detection + LaMa inpainting
https://github.com/santifer/watermark-remover
ai cli image-processing inpainting lama python watermark-removal yolo
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CLI tool to remove watermarks from images using YOLO detection + LaMa inpainting
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/santifer/watermark-remover
- Owner: santifer
- License: mit
- Created: 2026-01-26T15:46:27.000Z (5 months ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2026-01-29T18:56:12.000Z (5 months ago)
- Last Synced: 2026-06-10T21:24:24.989Z (9 days ago)
- Topics: ai, cli, image-processing, inpainting, lama, python, watermark-removal, yolo
- Language: Python
- Size: 2.91 MB
- Stars: 18
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- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.es.md
- License: LICENSE
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README
# Watermark Remover
[](README.md)
[](README.es.md)
Herramienta CLI para eliminar marcas de agua de imágenes usando inteligencia artificial.
## Características
- **Detección automática** con YOLO - detecta marcas de agua sin configuración manual
- **Inpainting con LaMa** - reconstruye la imagen de forma realista
- **Fallback inteligente** - usa la esquina de la imagen si no se detecta nada
- **Método OpenCV alternativo** - opción más rápida para casos simples
## Ejemplo
| Antes | Después |
|:-----:|:-------:|
| 
| 
|
## Instalación
```bash
# Clonar el repositorio
git clone https://github.com/santifer-dev/watermark-remover.git
cd watermark-remover
# Crear entorno virtual (recomendado)
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Linux/macOS
# .venv\Scripts\activate # Windows
# Instalar
pip install -e .
```
## Uso
```bash
# Uso básico
watermark-remover imagen.png
# Especificar salida
watermark-remover imagen.png -o imagen_limpia.png
# Modo verbose (ver detalles)
watermark-remover imagen.png -v
# Forzar limpieza de esquina (sin detección YOLO)
watermark-remover imagen.png --force-corner
# Ajustar tamaño de la máscara de esquina
watermark-remover imagen.png --force-corner --corner-width 0.15 --corner-height 0.10
# Usar método rápido (OpenCV)
watermark-remover imagen.png --method opencv
```
## Opciones
| Opción | Descripción | Default |
|--------|-------------|---------|
| `-o, --output` | Ruta del archivo de salida | `_clean.` |
| `--confidence` | Umbral de confianza YOLO (0.0-1.0) | 0.5 |
| `--padding` | Píxeles extra alrededor de la marca | 10 |
| `--fallback-corner` | Usar esquina si YOLO no detecta | Activado |
| `--no-fallback` | Desactivar fallback de esquina | - |
| `--corner` | Esquina para fallback | bottom-right |
| `--corner-width` | Proporción del ancho (0.0-1.0) | 0.12 |
| `--corner-height` | Proporción del alto (0.0-1.0) | 0.08 |
| `--force-corner` | Usar esquina sin detección YOLO | - |
| `--method` | Método de inpainting: `lama` o `opencv` | lama |
| `-v, --verbose` | Mostrar información detallada | - |
## Requisitos
- Python 3.10+
- ~2GB RAM (para el modelo LaMa)
El modelo LaMa (~200MB) se descarga automáticamente en `~/.cache/torch/` la primera vez que se usa.
## Autor
Creado para resolver la molestia de las fotos de perfil con marca de agua de LinkedIn y plataformas similares.
**Santiago Fernández de Valderrama**
- Web: [santifer.io](https://santifer.io)
- GitHub: [@santifer-dev](https://github.com/santifer-dev)
- LinkedIn: [/in/santifer](https://linkedin.com/in/santifer)
- Email: [hola@santifer.io](mailto:hola@santifer.io)
## Licencia
MIT