Python OpenCV实现图片上输出中文

OpenCV中在图片上输出中文一般需要借助FreeType库实现。FreeType库是一个完全免费（开源）的、高质量的且可移植的字体引擎，它提供统一的接口来访问多种字体格式文件。但使用FreeType需要下载库并重新编译，过程麻烦一点。

在Python中，可以借助PIL(Python Imaging Library)模块实现，相对简单很多，需要做的只是对图像进行OpenCV格式和PIL格式的相互转换。

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont 

if __name__ == '__main__': 

 img_OpenCV = cv2.imread('01.jpg')
 # 图像从OpenCV格式转换成PIL格式
 img_PIL = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img_OpenCV, cv2.COLOR_BGR2RGB)) 

 # 字体 字体*.ttc的存放路径一般是： /usr/share/fonts/opentype/noto/ 查找指令locate *.ttc
 font = ImageFont.truetype('NotoSansCJK-Black.ttc', 40)
 # 字体颜色
 fillColor = (255,0,0)
 # 文字输出位置
 position = (100,100)
 # 输出内容
 str = '在图片上输出中文' 

 # 需要先把输出的中文字符转换成Unicode编码形式
 if not isinstance(str, unicode):
  str = str.decode('utf8') 

 draw = ImageDraw.Draw(img_PIL)
 draw.text(position, str, font=font, fill=fillColor)
 # 使用PIL中的save方法保存图片到本地
 # img_PIL.save('02.jpg', 'jpeg') 

 # 转换回OpenCV格式
 img_OpenCV = cv2.cvtColor(numpy.asarray(img_PIL),cv2.COLOR_RGB2BGR)
 cv2.imshow("print chinese to image",img_OpenCV)
 cv2.waitKey()
 cv2.imwrite('03.jpg',img_OpenCV)

输出效果：

字体 *.ttc的存放路径一般是： /usr/share/fonts/opentype/noto/

可以使用locate指令查找本机上已经下载的字体：

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

您可能感兴趣的文章:

  • Python2实现的LED大数字显示效果示例
赞 (0)

相关推荐

  • Python2实现的LED大数字显示效果示例

    Python2实现的LED大数字显示效果示例

    本文实例讲述了Python2实现的LED大数字显示效果.分享给大家供大家参考,具体如下: #filename:bigNumber.py zero=['*******','* *','* *','* *','* *','* *','*******'] one=[' *',' *',' *',' *',' *',' *',' *'] two=['*******',' *',' *','*******','* ','* ','*******'] three=['*******',' *',' *','

  • Python OpenCV实现图片上输出中文

    Python OpenCV实现图片上输出中文

    OpenCV中在图片上输出中文一般需要借助FreeType库实现.FreeType库是一个完全免费(开源)的.高质量的且可移植的字体引擎,它提供统一的接口来访问多种字体格式文件.但使用FreeType需要下载库并重新编译,过程麻烦一点. 在Python中,可以借助PIL(Python Imaging Library)模块实现,相对简单很多,需要做的只是对图像进行OpenCV格式和PIL格式的相互转换. # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy

  • python opencv旋转图片的使用方法

    python opencv旋转图片的使用方法

    背景 在图像处理中,有的时候会有对图片进行角度旋转的处理,尤其是在计算机视觉中对于图像扩充,旋转角度扩充图片是一种常见的处理.这种旋转图片的应用场景也比较多,比如用户上传图片是竖着的时候,不好进行处理,也需要对其进行旋转,以便后续算法处理.常见的旋转处理有两种方式,一种是转化为numpy矩阵后,对numpy矩阵进行处理,另外一种是使用opencv自带的函数进行各种变换处理,以实现旋转角度的结果. 原始图像: opencv函数 旋转中常用的函数有以下几个函数 cv2.transpose: 对图像矩

  • Python Opencv实现图片切割处理

    本文实例为大家分享了Python Opencv实现图片的切割处理,供大家参考,具体内容如下 Opencv对图片的切割: 方法一: import os from PIL import Image def splitimage(src, rownum, colnum, dstpath):     img = Image.open(src)     w, h = img.size     if rownum <= h and colnum <= w:         print('Original

  • Python+OpenCV实现图片及视频中选定区域颜色识别

    Python+OpenCV实现图片及视频中选定区域颜色识别

    近期,需要实现检测摄像头中指定坐标区域内的主体颜色,通过查阅大量相关的内容,最终实现代码及效果如下,具体的实现步骤在代码中都详细注释,代码还可以进一步优化,但提升有限. 主要实现过程:按不同颜色的取值范围,对图像进行循环遍历,转换为灰度图,将本次遍历的颜色像素转换为白色,对白色部分进行膨胀处理,使其更加连续,计算白色部分外轮廓包围的面积累加求和,比较每种颜色围起来面积,保存最大值及其颜色,所有颜色遍历完后,返回最大值对应的颜色,显示在图像上 如果有类似的颜色识别的任务,可参考以下代码修改后实现具

  • Python OpenCV实现图片预处理的方法详解

    Python OpenCV实现图片预处理的方法详解

    目录 一.图片预处理 1.1 边界填充(padding) 1.2 融合图片(mixup) 1.3 图像阈值 二.滤波器 2.1 均值滤波器 2.2 方框滤波器 2.3 高斯滤波器 2.4 中值滤波 2.5 所有滤波器按照上述顺序输出 一.图片预处理 1.1 边界填充(padding) 方法 : cv2.copyMakeBorder BORDER_REPLICATE:复制法,也就是复制最边缘像素. BORDER_REFLECT:反射法,对感兴趣的图像中的像素在两边进行复制例如:fedcba|abc

  • python opencv 读取图片 返回图片某像素点的b,g,r值的实现方法

    如下所示: #coding=utf-8 #读取图片 返回图片某像素点的b,g,r值 import cv2 import numpy as np img=cv2.imread('./o.jpg') px=img[10,10] print px blue=img[10,10,0] print blue green=img[10,10,1] print blue red=img[10,10,2] print blue 以上这篇python opencv 读取图片 返回图片某像素点的b,g,r值的实现方

  • python 实现识别图片上的数字

    Python 3.6 版本 Pytesseract 图像验证码识别 环境: (1) win7 64位 (2) Idea (3) python 3.6 (4) pip install pillow <&nbsp>pip install pytesseract (5) 识别引擎tesseract-ocr 安装 安装tesseract-ocr的识别引擎 第一步:下载安装包 根据https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki,找到下载安装包. 我下载

  • 对Python+opencv将图片生成视频的实例详解

    如下所示: import cv2 fps = 16 size = (width,height) videowriter = cv2.VideoWriter("a.avi",cv2.VideoWriter_fourcc('M','J','P','G'),fps,size) for i in range(1,200): img = cv2.imread('%d'.jpg % i) videowriter.write(img) 以上这篇对Python+opencv将图片生成视频的实例详解就是

  • Python+OpenCV 实现图片无损旋转90°且无黑边

    0. 引言 有如上一张图片,在以往的图像旋转处理中,往往得到如图所示的图片. 然而,在进行一些其他图像处理或者图像展示时,黑边带来了一些不便.本文解决图片旋转后出现黑边的问题,实现了图片尺寸不变的旋转(以上提到的黑边是图片的一部分). 1. 方法流程 (1)旋转图片,得到有黑边的旋转图片. (2)找出图片区域(不含黑边)的位置. (3)创建一个空图片(其实是矩阵). (4)将图片区域搬到此空图片. 2. 程序 #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- "

  • python opencv实现图片缺陷检测（讲解直方图以及相关系数对比法）

    一.利用直方图的方式进行批量的图片缺陷检测(方法简单) 二.步骤(完整代码见最后) 2.1灰度转换(将原图和要检测对比的图分开灰度化) 灰度化的作用是因为后面的直方图比较需要以像素256为基准进行相关性比较 img = cv2.imread("0.bmp") #原图灰度转换 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) #循环要检测的图,均灰度化 for i in range(1, 6): t1=cv2.cvtColor(cv2.imread

随机推荐