opencv python中文字符显示

最新推荐文章于 2025-06-19 10:22:20 发布
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#python #opencv #中文

本文介绍如何使用 Python 的 OpenCV 库 (cv2.putText) 正确地在图片上绘制中文文字。解决因字体和编码问题导致的显示乱码情况。

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python3 opencv 输出中文
jacke121的专栏
11-23 4339
python3 opencv 输出中文
Python3 Opencv中文输出：使用Opencv将中文字符进行图像化输出
weixin_50547796的博客
06-14 287
其实就是将每个字符按照一定的规则转换成一个矩阵，每个元素代表这个字符在该位置上应该显示的像素值。常用的方法是使用字库，将每个字符对应到一个位图上，然后读取位图的像素值作为字符的矩阵表示。但是对于中文字符的输出，特别是在中文环境下运行程序时，常常会出现乱码问题。本文将介绍如何使用Opencv实现中文字符的图像化输出，并解决中文字符乱码问题。在Opencv中，图像被表示为一个矩阵，每个元素代表像素点的亮度值。在中文环境下，Opencv默认使用的字体不支持中文字符，因此会出现乱码问题。这里使用的是宋体字体文件。
python+freetype+opencv 中文（汉字）显示 项目完整源代码
07-21
python+freetype+opencv 中文（汉字）显示 项目完整源代码 在图片上显示中文（汉字），分享大家，别忘了好评
OpenCV两种方法显示中文
10-07
OpenCV两种方法显示中文（一种配置CvxText和FreeType库，一种不需要配置库），默认环境VS2012+OpenCV249。
【Python】OpenCV
最新发布
宅男很神经
06-19 682
在我们编写第一行 之前，我们必须进行一次思想上的“格式化”。大多数教程将图像视为一个理所当然的起点，一个文件，一个可以用 打开的东西。这是学习计算机视觉最大的认知障碍。要真正精通OpenCV，我们必须理解，OpenCV操作的不是“图片”，而是一个潜藏在背后的、纯粹的数学结构。本章的目的，就是剥开图像的视觉外壳，直抵其冷峻而优美的数学核心。你正在观看的屏幕上的这个字，是由无数个微小的发光单元组成的。我们称之为像素（Pixel），是“图像元素”（Picture Element）的缩写。但一个像素究竟是什么？
使用opencv-python在图片上显示中文
图灵追幕者博客录
08-23 364
【代码】使用opencv-python在图片上显示中文。
Opencv中的cv2.putText中文乱码问题解决—拿来就用，简单快捷
qq_35257559的博客
09-24 1618
卸载原来的open-python，安装opencv-python-rolling。（4）一个完整的样例—通过opencv进行形状和目标物角点数量识别。如果方案1不行的话， 可以用方案2，方案2紫腚行。(p3,p4)：文字显示的位置（x，y）p5：文字颜色（r，g，b）格式。p1：视频或者图像流。
python利用opencv基于模板匹配对喷码字符进行分割与识别
05-27
在本文中，我们将深入探讨如何使用Python和OpenCV库实现基于模板匹配的喷码字符分割与识别技术。这项技术在工业质量控制、自动化检测等领域有着广泛的应用，特别是对于那些需要精确识别流水线上产品上的喷码字符的...
Python+OpenCV实现车牌字符分割和识别
09-20
Python和OpenCV库被广泛应用于计算机视觉领域，其中车牌识别是一个典型应用。车牌识别主要分为两个步骤：车牌定位和车牌字符识别。车牌定位是指从照片中确定车牌的位置，而车牌字符识别则是对定位到的车牌中的字符...
Opencv+python的车牌识别系统完整代码.zip
08-31
Opencv+python的车牌识别系统完整代码.zipOpencv+python的车牌识别系统完整代码.zipOpencv+python的车牌识别系统完整代码.zipOpencv+python的车牌识别系统完整代码.zipOpencv+python的车牌识别系统完整代码....
OpenCV+Python识别车牌和字符分割的实现
09-19
### OpenCV+Python识别车牌和字符分割的实现 本文旨在详细介绍如何使用OpenCV与Python实现车牌的识别以及车牌上的字符分割。此技术广泛应用于交通管理、自动停车系统等多个领域。 #### 1. 车辆图像获取 首先，...
python 解决cv2绘制中文乱码问题
12-23
因为使用cv2.putText() 只能显示英文字符，中文会出现乱码问题， 因此使用PIL在图片上绘制添加中文，可以指定字体文件。 大体思路： OpenCV图片格式转换成PIL的图片格式； 使用PIL绘制文字； PIL图片格式转换成OpenCV的图片格式； 具体实现： # coding=utf-8 # cv2解决绘制中文乱码 import cv2 import numpy from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont def cv2ImgAddText(img, text, left, top, textColor=(0, 255, 0), text
Python之OpenCV 006 Freetype应用
12-21
OpenCV的puttext是用来打印文字到图片上的，但是不支持中文，网上有方法： https://blog.youkuaiyun.com/wyx100/article/details/75579581 以下介绍通过freetype再转换成opencv的方法。 Freetype可以方便写中文等UTF字体。 Python下载freetype-py，网址是：https://pypi.org/project/freetype-py/#files。 直接执行命令：python setup build /  python setup install就可以了。 测试一下： import freetype face
机器学习人脸检测和识别（中文标记姓名） python+opencv+freetype 图文教程和项目源代码
07-24
机器学习人脸检测和识别（中文标记姓名） python+opencv+freetype 图文教程和项目源代码 图文教程 http://blog.youkuaiyun.com/wyx100/article/details/75675644
解决Python下imread,imwrite不支持中文的问题
12-25
由以下函数代替该功能： def cv_imread(file_path): cv_img=cv2.imdecode(np.fromfile(file_path,dtype=np.uint8),-1) return cv_img def cv_imwrite(filename,src): cv2.imencode('.jpg',src)[1].tofile(filename) 以上这篇解决Python下imread,imwrite不支持中文的问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。 您可能
python 解决OpenCV显示中文字符
Ding_Jie_的博客
11-17 1万+
存在的缺点：cv2->pil 中 Image.fromarray(img)存在耗时4~5ms。
python opencv在图片上显示中文字符
热门推荐
Well~
10-31 1万+
cv2.putText() 不能显示英文字符 参考这篇文章https://blog.youkuaiyun.com/dcrmg/article/details/79108491 我这里的字体是百度下载的。 img_OpenCV = cv2.imread('testpicc.jpg') # 图像从OpenCV格式转换成PIL格式 img_PIL = Image.fromarray(cv2.cvtColor(im...
putText输出中文方法
qq_42317817的博客
11-21 1453
解决putText输出中文乱码的问题
opencv python 手写字符识别
11-09
CV是一个开源的计算机视觉库，它可以用于处理图像和视频等多媒体数据。而Python是一种高级编程语言，它具有简单易学、代码简洁、可读性强等特点。结合OpenCV和Python，我们可以实现很多有趣的应用，比如手写字符识别。 手写字符识别是指通过计算机程序对手写字符进行自动识别。在OpenCV中，我们可以使用支持向量机（SVM）算法来实现手写字符识别。具体步骤如下： 1. 收集手写字符数据集，包括训练集和测试集。 2. 对数据集进行预处理，比如二值化、去噪等。 3. 提取手写字符的特征，比如HOG特征、SIFT特征等。 4. 使用SVM算法对特征进行训练，得到分类器。 5. 对测试集进行测试，评估分类器的准确率。 下面是一个简单的示例代码，用于实现手写字符识别： ```python import cv2 import numpy as np # 读取手写字符图像 img = cv2.imread('handwritten_char.png', 0) # 对图像进行预处理 _, thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) thresh = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) # 提取手写字符的特征 contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) rects = [cv2.boundingRect(cnt) for cnt in contours] features = [] for rect in rects: x, y, w, h = rect roi = thresh[y:y+h, x:x+w] roi = cv2.resize(roi, (20, 20)) feature = roi.reshape(-1) features.append(feature) # 加载分类器 svm = cv2.ml.SVM_load('svm.xml') # 对测试集进行测试 features = np.array(features, dtype=np.float32) _, results = svm.predict(features) # 输出识别结果 for i, result in enumerate(results): print('第%d个字符的识别结果为：%d' % (i+1, int(result))) ```
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