索引
简述
准备
示例
效果图
结语
简述
我在使用opencv2或3的时候想要在图片上添加中文文字,需要去下载Freetype库,编译好链接到opencv库中才能中文的输出。网上大部分在图片中插入中文的教程还是win+vs的配置教程。像我这种win下有环境,linux下有环境的人来说,想要同步代码无疑有点麻烦。好在有替代方法,也就是接下来要将的例子pillow。
准备
pillow安装
不能再简单了,你可以有如下安装方式:pip install pillow
或者conda install pillow
下一个支持中文的字体库
搜索关键词:ttf 字体。 下载一个你喜欢的字体风格库,文件的后缀一般为ttf
。我下载了一个微软雅黑库,文件名就是msyh.ttf
示例
首先新建一个python文件:draw_chinese.py
。示例代码ipython-notebook风格请去这里
1.导入库
import cv2from PIL import Image,ImageFont,ImageDrawfrom matplotlib.pyplot import imshowimport numpy as np
Image
:对象的实例代表一张图片,可以进行一些大小变换和仿射变换操作ImageFont
:用来加载准备阶段中下载的字体库文件ImageDraw
: 基于image对象,创建一个可以在Image
实例上画线条、贴文字的对象。
2.创建一张图片
img = Image.new(mode="RGB",size=(400,150),color=(120,20,20)) #或者从numpy对象中创建也行。可以把opencv的图片转为numpy,通过numpy连接两个图像处理库。 #img = Image.fromarray(numpy_object) img.show()
3.加载字体库
path_to_ttf = r'data/msyh.ttf' font = ImageFont.truetype(path_to_ttf, size=25) #size 确定一个汉字的大小
4.新建一个画布
draw = ImageDraw.Draw( img )
6.在画布上恣意妄为
draw.text(xy=(30,30),text='Hello,南墙已破!',font=font) img.show() #当然也可以把这个写好字的图片转换回numpy #img2array = np.asanyarray(img)
效果图
结语
这个方法不用自己去下载编译Freetype库,pillow的安装也很简单。写好后的代码python2,python3均可用。跨平台也没事儿。算是曲线解决了opencv原生不支持中文字体的问题了吧。
pillow这个库可以做一部分opencv的工作,到现在我发现一个比较常用但是pillow没有的设置就是画矩形框的时候不能设置矩形框边线的宽度,需要自己手动实现:每次在原有基础上增加或减少一个像素点的坐标位置重复画框,达到增加宽度的效果。而opencv只需要给一个width参数就可以了。
以上是详解PILLOW图片中加入中文的实例的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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