档案在线借阅的普及带来一个安全难题：用户有权限看，但可以截图/拍照外泄。审批流程管得住"谁能看"，管不住"看的人把内容带出去"。
水印是防外泄的核心手段，分两大类：
两者不是替代关系，而是组合使用。这篇讲清楚各自的技术方案、适用场景和坑。
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
def add_visible_watermark(img, text, pos="bottom_right",
font_size=24, opacity=0.6):
"""叠加半透明文字水印（PNG 上做 alpha 叠加）"""
img = img.convert("RGBA")
overlay = Image.new("RGBA", img.size, (0, 0, 0, 0))
draw = ImageDraw.Draw(overlay)
font = ImageFont.truetype("simhei.ttf", font_size)
# 计算位置
if pos == "bottom_right":
x = img.width - len(text) * font_size - 40
y = img.height - font_size - 40
draw.text((x, y), text, fill=(255, 0, 0, int(255 * opacity)), font=font)
return Image.alpha_composite(img, overlay)
盲水印把信息（借阅人 ID、时间戳）编码后嵌入图像的频域/空间域，人眼看不出，但通过提取算法能还原。经典做法：
# DCT 盲水印（示意：嵌入 -> 提取）
import numpy as np
from scipy.fftpack import dct, idct
def embed_dct_watermark(img_block, bit):
"""把一个 bit 嵌入 8x8 块的 DCT 中频系数"""
dct_block = dct(dct(img_block, axis=0, norm='ortho'), axis=1, norm='ortho')
mid = 4 # 中频系数位置（低频被压缩保留，高频易丢）
# 量化嵌入：把中频系数调到奇偶对应 bit
q = 8 # 量化步长（越大越鲁棒，但越明显）
dct_block[mid, mid] = (abs(dct_block[mid, mid]) // q * q + q // 2) \
* (1 if bit else -1)
return idct(idct(dct_block, axis=0, norm='ortho'), axis=1, norm='ortho')
（示意代码，生产实现要处理分块、误差补偿、抗攻击，发布前建议替换为实际方案或标注示意。）
| 方案 | 隐蔽性（视觉） | 抗 JPEG 压缩 | 抗截图裁剪 | 提取成功率 | 实现成本 |
|---|---|---|---|---|---|
| 可见水印（四角+对角） | 差（明显） | 不影响 | 中（裁掉可能丢） | 取证靠肉眼 | 低 |
| LSB 盲水印 | 好 | 差（压缩即毁） | 差 | 低 | 低 |
| DCT 频域盲水印 | 好 | 中（低强度压缩存活） | 中 | 中 | 中 |
| 深度学习水印 | 好 | 好 | 好 | 高 | 高 |
（数据为经验性评估，发布前建议补充你们自己的实测数据。）
借阅在线预览 → 叠加"可见水印"（用户可感知，威慑）
+ 嵌入"盲水印"（用户无感知，取证）
→ 双保险
坑 1：水印盖住了关键内容。 可见水印压住了档号、落款等关键区域，用户投诉"看不清"。解法：水印位置避开顶部/底部关键区（档号、标题、日期带），或做成"斜向铺满"（每条水印半透明、间距大，不遮挡特定位置）。
坑 2：盲水印嵌完文件变大 + 花屏。 嵌入强度过大，图像出现可见噪点（花屏），且压缩后体积变大。解法：嵌入强度自适应（内容复杂区域强度小），嵌入后人工目检。
坑 3：截图软件直接绕过在线预览。 有用户用浏览器开发者工具直接拉原图接口，绕过水印层。教训：原图接口必须鉴权 + 只能走带水印的出图通道，不允许直出原图。
坑 4：提取失败追责扯皮。 水印提取失败（截图修得太狠），无法证明泄露者。解法：可见水印 + 盲水印双轨，可见水印已留证据；盲水印提取失败也有"该图经过二次处理"的结论——都能支撑处置。
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