在Ubuntu下用C/C++(或python)调用opencv库编程显示一张图片并在上面加文字

一.实验内容

调用opencv库编程显示一张图片,并打开一个名为"logo.txt"的文本文件(其中只有一行文本文件,包括你自己的名字和学号),按照名字和学号去读取汉字24*24点阵字形字库(压缩包中的文件HZKf2424.hz)中对应字符的字形数据,将名字和学号叠加显示在此图片右下位置。

二.实验原理

汉字点阵字库原理
一、汉字编码
1.区位码
在国标GD2312-80中规定,所有的国标汉字及符号分配在一个94行、94列的方阵中,方阵的每一行称为一个"区",编号为01区到94区,每一列称为一个"位",编号为01位到94位,方阵中的每一个汉字和符号所在的区号和位号组合在一起形成的四个阿拉伯数字就是它们的"区位码"。区位码的前两位是它的区号,后两位是它的位号。用区位码就可以唯一地确定一个汉字或符号,反过来说,任何一个汉字或符号也都对应着一个唯一的区位码。汉字"母"字的区位码是3624,表明它在方阵的36区24位,问号"?"的区位码为0331,则它在03区3位。
2.机内码
汉字的机内码是指在计算机中表示一个汉字的编码。机内码与区位码稍有区别。如上所述,汉字区位码的区码和位码的取值均在1~94之间,如直接用区位码作为机内码,就会与基本ASCII码混淆。为了避免机内码与基本ASCII码的冲突,需要避开基本ASCII 码中的控制码(O0H~1FH),还需与基本ASCII码中的字符相区别。为了实现这两点,可以先在区码和位码分别加上20H,在此基础上再加80H(此处"H"表示前两位数字为十六进制数)。经过这些处理,用机内码表示一个汉字需要占两个字节,分别称为高位字节和低位字节,这两位字节的机内码按如下规则表示:
                   高位字节=区码+20H + 80H(或区码+AOH)

                   低位字节=位码+20H + 80H(或位码+AOH)
由于汉字的区码与位码的取值范围的十六进制数均为01H~5EH(即十进制的01~94),所以汉字的高位字节与低位字节的取值范围则为A1H~FEH(即十进制的161~254)。
例如,汉字"啊"的区位码为1601,区码和位码分别用十六进制表示即为1001H,它的机内码的高位字节为BOH,低位字节为A1H,机内码就是B0A1H。

二、点阵字库结构

1. 点阵字库储存

在汉字的点阵字库中,每个字节的每个位都代表一个汉字的一个点,每个汉字都是由一个矩形的点阵组成,О代表没有,1代表有点,将0和1分别用不同颜色画出,就形成了一个汉字,常用的点阵矩阵有12*12,14*14,16*16三种字库。
字库根据字节所表示点的不同有分为横向矩阵和纵向矩阵,目前多数的字库都是横向矩阵的存储方式(用得最多的应该是早期UCDOS字库),纵向矩阵一般是因为有某些液晶是采用纵向扫描显示法,为了提高显示速度,于是便把字库矩阵做成纵向,省得在显示时还要做矩阵转换。我们接下去所描述的都是指横向矩阵字库。
2. 16*16点阵字库
对于16*16的矩阵来说,它所需要的位数共是16*16=256个位,每个字节为8位,因此,每个汉字都需要用256/8=32个字节来表示。
即每两个字节代表一行的16个点,共需要16行,显示汉字时,只需一次性读取32个字节,并将每两个字节为一行打印出来,即可形成一个汉字。
点阵结构如下图所示:

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三、实验步骤

1.下载汉字点阵库及显示应用工具:

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打开opencv,创建文件夹

把所需的工具图片,logo文字等放入文件夹

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打开终端

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 输入代码:

gedit main.cpp

 把以下代码放入,记得修改成自己的路径

#include

#include

#include"opencv2/opencv.hpp"

#include

#include

#include

using namespace cv;

using namespace std;

void paint_chinese(Mat& image,int x_offset,int y_offset,unsigned long offset);

void paint_ascii(Mat& image,int x_offset,int y_offset,unsigned long offset);

void put_text_to_image(int x_offset,int y_offset,String image_path,char* logo_path);

int main(){

    String image_path="/home/opencv-3.4.11/1/lena.jpg";

    char* logo_path=(char*)"/home/opencv-3.4.11/1/logo.txt";

    put_text_to_image(20,500,image_path,logo_path);

    return 0;

}



void paint_ascii(Mat& image,int x_offset,int y_offset,unsigned long offset){

    //绘制的起点坐标

	Point p;

	p.x = x_offset;

	p.y = y_offset;

	 //存放ascii字膜

	char buff[16];           

	//打开ascii字库文件

	FILE *ASCII;

	if ((ASCII = fopen("/home/opencv-3.4.11/1/Asci0816.zf", "rb")) == NULL){

		printf("Can't open ascii.zf,Please check the path!");

		//getch();

		exit(0);

	}

	fseek(ASCII, offset, SEEK_SET);

	fread(buff, 16, 1, ASCII);

	int i, j;

	Point p1 = p;

	for (i = 0; i<16; i++)                  //十六个char

	{

		p.x = x_offset;

		for (j = 0; j < 8; j++)              //一个char八个bit

		{

			p1 = p;

			if (buff[i] & (0x80 >> j))    /*测试当前位是否为1*/

			{

				/*

					由于原本ascii字膜是8*16的,不够大,

					所以原本的一个像素点用4个像素点替换,

					替换后就有16*32个像素点

					ps:感觉这样写代码多余了,但目前暂时只想到了这种方法

				*/

				circle(image, p1, 0, Scalar(0, 0, 255), -1);

				p1.x++;

				circle(image, p1, 0, Scalar(0, 0, 255), -1);

				p1.y++;

				circle(image, p1, 0, Scalar(0, 0, 255), -1);

				p1.x--;

				circle(image, p1, 0, Scalar(0, 0, 255), -1);

				

			}						

			p.x+=2;            //原来的一个像素点变为四个像素点,所以x和y都应该+2

		}

		p.y+=2;

	}

}



void paint_chinese(Mat& image,int x_offset,int y_offset,unsigned long offset){//在图片放汉字

    Point p;

    p.x=x_offset;

    p.y=y_offset;

    FILE *HZK;

    char buff[72];//72个字节,用来存放汉字的

    if((HZK=fopen("/home/opencv-3.4.11/1/HZKs2424.hz","rb"))==NULL){

        printf("Can't open HZKf2424.hz,Please check the path!");

        exit(0);//退出

    }

    fseek(HZK, offset, SEEK_SET);/*将文件指针移动到偏移量的位置*/

    fread(buff, 72, 1, HZK);/*从偏移量的位置读取72个字节,每个汉字占72个字节*/

    bool mat[24][24];//定义一个新的矩阵存放转置后的文字字膜

    int i,j,k;

    for (i = 0; i<24; i++)                 /*24x24点阵汉字,一共有24行*/

	{

		for (j = 0; j<3; j++)                /*横向有3个字节,循环判断每个字节的*/

			for (k = 0; k<8; k++)              /*每个字节有8位,循环判断每位是否为1*/

				if (buff[i * 3 + j] & (0x80 >> k))    /*测试当前位是否为1*/

				{

					mat[j * 8 + k][i] = true;          /*为1的存入新的字膜中*/

				}

				else {

					mat[j * 8 + k][i] = false;

				}

	}

    for (i = 0; i < 24; i++)

	{

		p.x = x_offset;

		for (j = 0; j < 24; j++)

		{		

			if (mat[i][j])

				circle(image, p, 1, Scalar(255, 0, 0), -1);		  //写(替换)像素点

			p.x++;                                                //右移一个像素点

		}

		p.y++;                                                    //下移一个像素点

	}

}



void put_text_to_image(int x_offset,int y_offset,String image_path,char* logo_path){//将汉字放在图片上
//x和y就是第一个字在图片上的起始坐标
    //通过图片路径获取图片

    Mat image=imread(image_path);

    int length=17;//要打印的字符长度

    unsigned char qh,wh;//定义区号,位号

    unsigned long offset;//偏移量

    unsigned char hexcode[30];//用于存放记事本读取的十六进制,记得要用无符号

    FILE* file_logo;

    if ((file_logo = fopen(logo_path, "rb")) == NULL){

		printf("Can't open txtfile,Please check the path!");

		//getch();

		exit(0);

	}

    fseek(file_logo, 0, SEEK_SET);

    fread(hexcode, length, 1, file_logo);

    int x =x_offset,y = y_offset;//x,y:在图片上绘制文字的起始坐标

    for(int m=0;m0xaf){

            qh=hexcode[m]-0xaf;//使用的字库里是以汉字啊开头,而不是以汉字符号开头

            wh=hexcode[m+1] - 0xa0;//计算位码

            offset=(94*(qh-1)+(wh-1))*72L;

            paint_chinese(image,x,y,offset);

            /*

            计算在汉字库中的偏移量

            对于每个汉字,使用24*24的点阵来表示的

            一行有三个字节,一共24行,所以需要72个字节来表示

            如赵字

            区位码是5352

            十六进制位3534

            机内码就是d5d4

            d5-af=38(十进制),因为是从汉字啊开始的,所以减去的是af而不是a0,38+15等于53与区码相对应

            d4-a0=52

            */

            m=m+2;//一个汉字的机内码占两个字节,

            x+=24;//一个汉字为24*24个像素点,由于是水平放置,所以是向右移动24个像素点

        }

        else{//当读取的字符为ASCII码时

        wh=hexcode[m];

        offset=wh*16l;//计算英文字符的偏移量

        paint_ascii(image,x,y,offset);

        m++;//英文字符在文件里表示只占一个字节,所以往后移一位就行了

        x+=16;
 }



    }

    cv::imshow("image", image);

    cv::waitKey();

}

然后在终端输入代码

g++ main.cpp -o main `pkg-config --cflags --libs opencv`

然后输入

./main

执行main.

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成功

参考资料:

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Linux下点阵汉字的字模读取与显示_Mouer__的博客-CSDN博客

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