当我们想要去除一张图片上的水印时，常见的做法是使用 Adobe Photoshop 等专业软件进行处理，然而这些软件通常价格昂贵，且需要具备一定的技能水平。而现在，我们可以使用 Python 来实现图像修复，从而达到去除水印的效果。
该方法使用了图像处理中的一个常见手段，即基于图像中像素值的插值算法。简单来说，我们可以通过分析图片的像素，间隙来估算丢失的像素的值，并将其填补上去，从而实现对图片的修复。常见的插值算法主要有 Lanczos、Bicubic、NN 等，大家可以根据实际需求来选择不同的算法。
在开始实现代码之前，我们需要确保本地环境已经安装了 Python 以及相关的图像处理库，这里我们选择 Pillow 库来处理图片。可以使用以下命令进行安装：
pip install pillow
下面是一份 Python 代码示例，其中我们使用了 Pillow 库的 Image 类来加载图片，然后对其进行操作，最后保存结果。
from PIL import Image
image_path = "input_image.png"
watermark_path = "watermark.png"
image = Image.open(image_path)
watermark = Image.open(watermark_path)
# 将水印叠加到原图上
image.paste(watermark, (0, 0))
# 保存叠加后的图片
image.save('output_image.png')
在上面的代码中，我们可以看到其中涉及到两张图片：input_image.png 和 watermark.png。其中 input_image.png 是待修复的图片，watermark.png 则是待删除的水印。我们首先使用 PIL.Image 类加载这两张图片，然后使用 paste 方法将水印叠加在原图上，最后调用 save 方法保存处理后的结果，即为 output_image.png。
在下面的示例中，我们演示了如何去除一张图片上的图像水印。这里我们使用了 image_retouching.png 作为原始图片，以及 watermark.png 作为需要删除的水印。我们首先将两张图片放在同一目录下。
接下来可以使用上面的代码将 watermark.png 叠加在 image_retouching.png 上，得到输出图片 output_image.png。最后，我们可以打开 output_image.png，发现原先的水印已经被成功删除。
另一种示例是：当我们需要修复图像中的某个点时，可以选取一个含有相似特征的部分进行插值。例如我们要删除图像中的某个人脸，可以使用相邻区域的人脸进行插值，重新生成一张人脸的新图像，从而达到修复的效果。