opencv 设置字体大小

在OpenCV库中，设置字体大小通常用于文本标注或者绘制信息时调整文字的显示大小。你可以使用`cv.putText()`函数来添加文本，并通过`fontFace`参数结合`fontScale`参数来控制字体大小。`fontFace`枚举包含了不同类型的字体，如`cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX`表示简洁体；`fontScale`是一个浮点数，范围从0到无穷大，值越大字体越大。例如：

import cv2
import numpy as np

# 创建一个图像窗口
img = np.zeros((500, 500), dtype=np.uint8)
cv2.putText(img, 'Hello, OpenCV!', (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
            1, (255, 255, 255), 2)  # 参数依次为：图片、文本、位置、字体、缩放比例、颜色、线宽

cv2.imshow('Text Example', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，`fontScale=1`意味着默认字体大小，如果你想增大字体，可以将其设置为大于1的数值。

相关问题

python OpenCV 设置文字大小

在 OpenCV 中，可以使用 `cv2.putText()` 函数来在图像上添加文本。该函数的参数中有一个 `fontScale` 参数，可以用来设置文字大小。该参数的值为浮点数类型，表示文字大小相对于字体尺寸的比例系数。

例如，以下代码将在图像的左上角添加一段文本，并设置文本大小为 1.2 倍的字体尺寸：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
text = 'Hello, World!'
size = cv2.getTextSize(text, font, 1, 2)[0]
cv2.putText(img, text, (10, size[1] + 10), font, 1.2, (255, 0, 0), 2)
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`cv2.getTextSize()` 函数用于计算文本的实际大小，其参数中的 `1` 表示字体大小，`2` 表示字体粗细。最终的文本大小为 `1.2 * size`。

OpenCV手写字体识别代码

OpenCV（Open Source Computer Vision Library），是一个开源计算机视觉库，主要用于实时图像处理、计算机视觉任务等。在手写字体识别方面，它提供了一些基础工具，如图像预处理（灰度化、二值化、去噪）、特征提取（例如HOG、SIFT或轮廓检测）以及机器学习模型用于字符识别。

以下是一个简单的Python示例，展示了如何使用OpenCV进行手写数字识别的基本流程：

import cv2
import numpy as np
from sklearn import svm

# 1. 加载训练数据集（通常包含手写数字图片及其对应的标签）
# 这里假设我们已经有了训练好的数据集，包括图像和分类器
# train_data, labels = ...

# 2. 预处理图片
def preprocess_image(img):
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    _, threshold = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
    return threshold

# 3. 提取特征
def extract_features(image):
    # 使用SIFT或其他特征提取器
    sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
    keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(image, None)
    return descriptors

# 4. 创建并训练支持向量机（SVM）分类器
clf = svm.LinearSVC()
X_train = [extract_features(preprocess_image(img)) for img in train_data]
y_train = labels
clf.fit(X_train, y_train)

# 5. 手写字体识别
test_img_path = "path_to_your_test_image.jpg"
test_img = cv2.imread(test_img_path)
processed_img = preprocess_image(test_img)
features = extract_features(processed_img)
prediction = clf.predict([features])

print(f"Predicted digit: {prediction}")

注意，这只是一个基本框架，实际的手写字体识别可能会更复杂，涉及到神经网络（如Tesseract、TensorFlow等）或者深度学习技术。此外，获取足够准确的识别结果往往需要大量的标注数据和复杂的算法优化。