将去水印功能从手机小程序迁移到电脑或开发电脑端应用，可以按照以下步骤进行：
一、直接使用现成工具（无需开发）
- 在线工具
- 小马查（https://www.xiaoma查.com）：支持批量去水印，电脑浏览器直接使用
- 轻抖（https://www.lingdou.com）：支持视频/图片去水印，网页版操作
Remove.bg（https://www.remove.bg）：专注背景去除，电脑版更稳定
专业软件
- Adobe Photoshop（AI抠图+手动清理）
- 神刀图片处理（国产免费软件，含AI去水印）
超能图像处理（支持批量处理，操作简单）
系统自带工具
- Windows 10+：照片应用「编辑和共享」-「去水印」
- Mac：预览工具「图像工具」-「裁剪和旋转」-「去除水印」选项
二、开发电脑端应用（技术方案）
方案1：跨平台开发（推荐）
- 技术栈选择
- Flutter + Firebase（跨Windows/macOS/Linux）
- React Native + Expo（快速开发）
Electron（桌面端原生体验）
核心功能实现
```python
示例：Python + OpenCV基础去水印流程
import cv2
import numpy as np
def remove_watermark(image_path, watermark_path):
读取图片
img = cv2.imread(image_path)
watermark = cv2.imread(watermark_path)
水印检测（需训练模型）这里省略实际检测代码，实际需使用YOLO等目标检测模型
假设已定位到水印区域
img_cpy = img.copy()
img_cpy[y:y+h, x:x+w] = img[y:y+h, x:x+w] 遮盖水印区域
cv2.imwrite('output.jpg', img_cpy)
```
方案2：云端API集成
- 推荐服务
- Google Vision API（$5/千张）
- AWS Rekognition（$0.001/张）
阿里云图像识别（中文优化）
调用示例（Python）
```python
from AWSRekognition import RekognitionClient, DetectTextRequest
client = RekognitionClient()
response = client detect_text(
Image={'Bytes': open('image.jpg', 'rb').read()
