python 解决cv2绘制中文乱码问题
在Python开发中,使用OpenCV(cv2)库进行图像处理是一项常见任务,但是在使用cv2.putText()函数时,经常会遇到中文字符显示乱码的问题。这是因为cv2的设计初衷主要是为了处理英文字符,对于中文等其他语言支持不足,尤其是对于复杂的中文字符显示在图像上容易出现乱码。 为了解决cv2绘制中文乱码问题,我们可以采用PIL(Python Imaging Library)库来辅助绘制中文字符。PIL是一个功能强大的图像处理库,支持多种格式的图像,并且可以方便地添加文字和图形。通过PIL,我们可以将OpenCV处理的图像先转换成PIL可以处理的格式,再用PIL的绘图功能在图片上添加中文文字,最后将图片再转换回OpenCV的格式。 需要导入必要的库,包括OpenCV库cv2、numpy库、以及PIL库中的Image、ImageDraw、ImageFont模块。这些模块将帮助我们完成图像格式的转换、图像的绘制以及字体的设置。 接下来,我们可以定义一个函数cv2ImgAddText(),该函数接收六个参数:img(原始图像)、text(需要添加的中文文本)、left和top(文字在图像中的位置坐标)、textColor(文字颜色,默认为蓝色)以及textSize(文字大小)。 在函数内部,首先判断传入的img是否为OpenCV的numpy.ndarray类型。如果是,则使用cv2.cvtColor()函数将其颜色空间从BGR转换为RGB,并用Image.fromarray()将OpenCV的图像数组转换为PIL的Image对象。 然后,创建一个ImageDraw对象,它提供了一个绘图接口。我们需要设置字体对象,这里使用ImageFont.truetype()函数指定字体文件路径(例如"font/simsun.ttc")、文字大小以及编码格式为"utf-8"。 通过ImageDraw对象的text()函数,我们可以指定文字的显示位置、内容以及颜色,并设置字体样式。完成这些之后,使用numpy.asarray()将PIL图像对象转换为numpy数组,再通过cv2.cvtColor()函数将其颜色空间从RGB转换回BGR,这是OpenCV默认的颜色格式。 在主程序中,使用cv2.imread()函数读取一张图片,调用cv2ImgAddText()函数添加中文文本,然后使用cv2.imshow()函数显示最终的图片,并设置一个等待时间,通过cv2.waitKey()等待用户按键之后再关闭窗口和销毁所有窗口。 通过以上步骤,我们就能够在使用OpenCV绘制的图像上成功添加中文文字而不出现乱码。这个方法的核心在于利用PIL强大的文字处理能力来补充OpenCV在文字处理方面的不足,从而有效地解决了cv2绘制中文乱码的问题。 整体来看,这篇文章详细描述了在Python中解决cv2绘制中文乱码的方案,并给出了具体的代码实现。这不仅对理解如何在图像处理中加入中文文字非常有帮助,也展示了不同图像处理库之间的交互使用技巧,对初学者和有经验的开发者都具有相当的参考价值。