python-opencv 在图片上写中文

时间: 2023-05-30 14:01:18 浏览: 136
要在Python-OpenCV中写中文,需要遵循以下步骤: 1. 安装中文字体 首先,您需要在您的系统上安装中文字体。您可以从以下链接下载并安装中文字体:https://www.fonts.com/chinese-fonts。 2. 导入必要的库 导入必要的库,例如cv2和PIL。 3. 加载图像 使用cv2.imread()函数加载图像并将其转换为RGB格式。 4. 创建图像 使用PIL库创建一个新的图像对象,并将其转换为OpenCV格式。 5. 写入文本 使用cv2.putText()函数在图像上写入中文文本。确保指定字体,字体大小,颜色和线宽。 6. 显示和保存图像 最后,使用cv2.imshow()函数显示图像,并使用cv2.imwrite()函数将其保存到磁盘上。 下面是一个示例代码,演示如何在Python-OpenCV中写中文: ``` import cv2 from PIL import ImageFont, ImageDraw, Image # 加载图像 img = cv2.imread('image.png') img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 创建图像 pil_img = Image.fromarray(img) draw = ImageDraw.Draw(pil_img) # 写入文本 font = ImageFont.truetype('simhei.ttf', 20) draw.text((10, 10), "你好,世界!", font=font, fill=(255, 0, 0), stroke_width=2) # 将图像转换回OpenCV格式 cv2_img = cv2.cvtColor(np.array(pil_img), cv2.COLOR_RGB2BGR) # 显示和保存图像 cv2.imshow('image', cv2_img) cv2.imwrite('output.png', cv2_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 在这个例子中,我们使用了simhei.ttf字体来写中文。您可以替换为您选择的字体。

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OpenCV 并不是一个专门用于 OCR 文字识别的库,但它可以用于图像处理和预处理,可以提高 OCR 文字识别的准确率。下面是一个使用 OpenCV 和 pytesseract 库进行 OCR 文字识别的代码示例,可以识别中文文字: python import cv2 import pytesseract # 读取图片 img = cv2.imread('test.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 二值化处理 thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1] # 使用开运算和闭运算进行图像处理 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) thresh = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel) thresh = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) # 识别文字 pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'/usr/local/bin/tesseract' text = pytesseract.image_to_string(thresh, lang='chi_sim', config='--psm 6') # 输出识别结果 print(text) 在这个示例代码中,我们首先使用 OpenCV 库读取了一张包含中文文字的图片,并使用了二值化处理、开运算和闭运算等图像处理技术来提高 OCR 识别的准确率。然后,我们使用 pytesseract 库进行 OCR 文字识别,并将结果存储在 text 变量中。最终,我们输出了识别结果。 需要注意的是,在使用 OpenCV 进行 OCR 文字识别时,需要保证图片的清晰度和对比度,以及 OCR 引擎所需的字库已经正确安装。如果出现识别错误的情况,可以尝试调整图像处理技术或修改 pytesseract 库的配置参数来提高识别准确率。
可以使用Python的OpenCV库来实现二维码的识别。引用中的代码展示了如何利用电脑摄像头动态扫描视频中的二维码。代码通过调用cv2.QRCodeDetector()创建了一个二维码检测器,然后循环读取视频帧并使用detectAndDecode()函数来检测和解码二维码。最后,可以通过打印data来获取读取到的二维码数据。 引用中的代码展示了如何使用OpenCV检测并识别静态图片中的二维码。代码通过读取图片、将其转换为灰度图像并创建一个QRCodeDetector对象来实现。然后,使用detectAndDecode()函数检测和解码二维码,并将结果绘制在图片上。 另外,引用中的代码展示了如何使用qrcode和PIL库在Python中制作二维码并添加汉字。可以使用qrcode库生成二维码,并使用PIL库将生成的二维码与汉字合并在一张图片上。 综上所述,可以使用OpenCV库来实现二维码的识别,同时可以使用qrcode和PIL库来生成和操作二维码。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [Python用opencv实现动态识别二维码,以及加强版Python GUI(图像用户界面编程)](https://blog.csdn.net/weixin_45694843/article/details/128046847)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [【OpenCV】【python】二维码检测和识别项目](https://blog.csdn.net/zzx188891020/article/details/106189452)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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下面给出一个基于OpenCV和Python的识别中国车牌的代码,可能需要用到一些PyPI上的库: - opencv-python - imutils - pytesseract 具体安装方式可以参考README import cv2 import imutils import pytesseract # 1. 读取图片 img = cv2.imread('test.jpg') # 2. 灰度化 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 3. 高斯模糊去噪 blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) # 4. 边缘检测 edged = cv2.Canny(blurred, 100, 200) # 5. 寻找轮廓 cnts = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cnts = imutils.grab_contours(cnts) # 6. 过滤小区域的轮廓 cnts = [c for c in cnts if cv2.contourArea(c) > 1000] # 7. 距离仿射变换来获取车牌区域图像 plate = None for c in cnts: # 计算轮廓逼近的多边形 peri = cv2.arcLength(c, True) approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.02 * peri, True) # 如果近似多边形为4,则找到了车牌区域 if len(approx) == 4: plate = approx break if plate is not None: # 获取车牌区域图像 plate = imutils.resize(plate, width=400) # 遮罩,获取车牌区域 mask = np.zeros(gray.shape, dtype=np.uint8) cv2.drawContours(mask, [plate], -1, 255, -1) mask = cv2.bitwise_and(gray, mask) # 二值化处理 thresh = cv2.threshold(mask, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1] # 执行OCR识别 text = pytesseract.image_to_string(thresh, lang='chi_sim+eng', config='--psm 7') # 输出识别结果 print("车牌号码为:", text) else: print("未能检测到车牌区域") 代码中第1步读取了图片。 第2步将图片灰度化,方便处理。 第3步为高斯模糊去噪。 第4步进行边缘检测。 第5步使用cv2.findContours函数寻找图像的轮廓。 第6步对得到的轮廓进行过滤,保留比较大的区域。 第7步使用cv2.approxPolyDP函数对轮廓多边形逼近,如果逼近后的多边形为4,就认为找到了车牌区域,然后对车牌区域执行距离仿射变换,获取车牌图像。 之后,我们需要遮罩,将其他区域都涂黑来保留车牌区域图像。具体的实现方式是先用cv2.drawContours函数画出车牌区域的轮廓,然后将剩下的区域涂黑。接下来,将车牌区域图像二值化,方便执行OCR识别。 最后,我们使用pytesseract库进行OCR识别,识别的语言类型为中文和英文,输出识别结果。如果没有检测到车牌区域,则输出未能检测到车牌区域的提示。

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