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python 解决OpenCV显示中文字符的方法汇总

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发表于 2024-4-19 20:17:11 | 显示全部楼层 |阅读模式
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因工作需要,要在图片中显示中文字符,并且要求速度足够快,在网上搜罗一番后,总结下几个解决方法。

1.方法一:转PIL后使用PIL相关函数添加中文字符
  1. from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
  2. import cv2
  3. import numpy as np
  4. # cv2读取图片,名称不能有汉字
  5. img = cv2.imread('pic1.jpeg')
  6. # cv2和PIL中颜色的hex码的储存顺序不同
  7. cv2img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
  8. pilimg = Image.fromarray(cv2img)
  9. # PIL图片上打印汉字
  10. draw = ImageDraw.Draw(pilimg) # 图片上打印
  11. #simsun 宋体
  12. font = ImageFont.truetype("simsun.ttf", 40, encoding="utf-8")
  13. #位置,文字,颜色==红色,字体引入
  14. draw.text((20, 20), "你好", (255, 0, 0), font=font)
  15. # PIL图片转cv2 图片
  16. cv2charimg = cv2.cvtColor(np.array(pilimg), cv2.COLOR_RGB2BGR)
  17. cv2.imshow("img", cv2charimg)
  18. cv2.waitKey (0)
  19. cv2.destroyAllWindows()
复制代码
存在的缺点:cv2->pil 中 Image.fromarray(img)存在耗时4~5ms

2.方法二:opencv重新编译带freetype

编译过程略。
  1. import cv2
  2. import numpy as np
  3. # 创建一个黑色的图像
  4. img = np.zeros((300, 500, 3), dtype=np.uint8)
  5. # 中文文本
  6. text = '你好,OpenCV!'
  7. # 设置字体相关参数
  8. font_path = 'path/to/your/chinese/font.ttf'  # 替换为你的中文字体文件路径
  9. font_size = 24
  10. font_color = (255, 255, 255)
  11. thickness = 2
  12. # 使用 truetype 字体加载中文字体
  13. font = cv2.freetype.createFreeType2()
  14. font.loadFontData(font_path)
  15. # 在图像上放置中文文本
  16. position = (50, 150)
  17. font.putText(img, text, position, font_size, font_color, thickness=thickness)
  18. # 显示图像
  19. cv2.imshow('Image with Chinese Text', img)
  20. cv2.waitKey(0)
  21. cv2.destroyAllWindows()
复制代码
缺点:编译过程复杂繁琐,容易报一些列的错误,编译时确保已安装第三方库freetype和harfbuzz,并且配置编译参数时需打开freetype。

3.方法三:使用freetype-py
  1. pip install freetype-py
复制代码
ft.py
  1. import numpy as np
  2. import freetype
  3. import copy
  4. import pdb
  5. import time
  6. class PutChineseText(object):
  7.     def __init__(self, ttf, text_size):
  8.         self._face = freetype.Face(ttf)
  9.         hscale = 1.0
  10.         self.matrix = freetype.Matrix(int(hscale)*0x10000, int(0.2*0x10000),int(0.0*0x10000), int(1.1*0x10000))
  11.         self.cur_pen = freetype.Vector()
  12.         self.pen_translate = freetype.Vector()
  13.         self._face.set_transform(self.matrix, self.pen_translate)
  14.         self._face.set_char_size(text_size * 64)
  15.         metrics = self._face.size
  16.         ascender = metrics.ascender/64.0
  17.         #descender = metrics.descender/64.0
  18.         #height = metrics.height/64.0
  19.         #linegap = height - ascender + descender
  20.         self.ypos = int(ascender)
  21.         self.pen = freetype.Vector()
  22.     def draw_text(self, image, pos, text, text_color):
  23.         '''
  24.         draw chinese(or not) text with ttf
  25.         :param image:     image(numpy.ndarray) to draw text
  26.         :param pos:       where to draw text
  27.         :param text:      the context, for chinese should be unicode type
  28.         :param text_size: text size
  29.         :param text_color:text color
  30.         :return:          image
  31.         '''
  32.         # if not isinstance(text, unicode):
  33.         #     text = text.decode('utf-8')
  34.         img = self.draw_string(image, pos[0], pos[1]+self.ypos, text, text_color)
  35.         return img
  36.     def draw_string(self, img, x_pos, y_pos, text, color):
  37.         '''
  38.         draw string
  39.         :param x_pos: text x-postion on img
  40.         :param y_pos: text y-postion on img
  41.         :param text:  text (unicode)
  42.         :param color: text color
  43.         :return:      image
  44.         '''
  45.         prev_char = 0
  46.         self.pen.x = x_pos << 6   # div 64
  47.         self.pen.y = y_pos << 6
  48.         image = copy.deepcopy(img)
  49.         for cur_char in text:
  50.             self._face.load_char(cur_char)
  51.             # kerning = self._face.get_kerning(prev_char, cur_char)
  52.             # pen.x += kerning.x
  53.             slot = self._face.glyph
  54.             bitmap = slot.bitmap
  55.             self.pen.x += 0
  56.             self.cur_pen.x = self.pen.x
  57.             self.cur_pen.y = self.pen.y - slot.bitmap_top * 64
  58.             self.draw_ft_bitmap(image, bitmap, self.cur_pen, color)
  59.             self.pen.x += slot.advance.x
  60.             prev_char = cur_char
  61.         return image
  62.     def draw_ft_bitmap(self, img, bitmap, pen, color):
  63.         '''
  64.         draw each char
  65.         :param bitmap: bitmap
  66.         :param pen:    pen
  67.         :param color:  pen color e.g.(0,0,255) - red
  68.         :return:       image
  69.         '''
  70.         x_pos = pen.x >> 6
  71.         y_pos = pen.y >> 6
  72.         cols = bitmap.width
  73.         rows = bitmap.rows
  74.         glyph_pixels = bitmap.buffer
  75.         for row in range(rows):
  76.             for col in range(cols):
  77.                 if glyph_pixels[row*cols + col] != 0:
  78.                     img[y_pos + row][x_pos + col][0] = color[0]
  79.                     img[y_pos + row][x_pos + col][1] = color[1]
  80.                     img[y_pos + row][x_pos + col][2] = color[2]
  81. if __name__ == '__main__':
  82.     # just for test
  83.     import cv2
  84.     line = '你好'
  85.     img = np.zeros([300,300,3])
  86.     color_ = (0,255,0) # Green
  87.     pos = (40, 40)
  88.     text_size = 24
  89.     ft = PutChineseText('font/simsun.ttc',text_size=20)
  90.     t1 = time.time()
  91.     image = ft.draw_text(img, pos, line, color_)
  92.     print(f'draw load . ({time.time() - t1:.3f}s)')
  93.     cv2.imshow('ss', image)
  94.     cv2.waitKey(0)
复制代码
缺点:每个字符耗时在0.3~1ms左右,耗时略大。

4.方法四:使用OpenCV5.0


4.1 编译opencv5.x版本

编译过程较复杂,不推荐。

4.2 使用rolling版本

卸载原先安装的opencv
  1. pip uninstall opencv-python
  2. pip uninstall opencv-contrib-python
复制代码
安装rolling版本
  1. pip install opencv-python-rolling
  2. pip install opencv-contrib-python-rolling
复制代码
安装完毕后,cv2.putText即可支持中文字符。
缺点:5.0版本暂未正式发布,可能存在不稳定情况
优点:耗时几乎没有
到此这篇关于python 解决OpenCV显示中文字符的文章就介绍到这了,更多相关python 显示中文字符内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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