Ubuntu+OpenCV学习汉字点阵

本文详细解析了汉字编码的区位码和机内码,介绍了点阵字库的结构与获取方法,重点展示了如何在Ubuntu环境下利用点阵字库实现汉字和ASCII码的显示。通过实例代码演示了汉字显示的过程,总结了关键步骤并提供了参考文献。

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一、汉字点阵字库原理

1.1 汉字编码

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。

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(00H~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 + A0H)
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 B0H,低位字节为 A1H,机内码就是 B0A1H。

1.2 点阵字库结构

  • 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,0 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。
  • 字库根据字节所表示点的不同有分为横向矩阵纵向矩阵,为了提高显示速度,于是便把字库矩阵做成纵向
  • 常用的点阵矩阵有 12 ∗ 12 ,14 ∗ 14 , 16 ∗ 16 三 种字库

对于 1616 的矩阵来说,它所需要的位数共是 1616=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:
在这里插入图片描述

1.3 汉字点阵获取

利用区位码获取汉字

点阵起始位置 = ((区码- 1)*94 + (位码 – 1)) * 汉字点阵字节数

利用汉字机内码获取汉字

汉字的区位码和机内码的关系如下:
机内码高位字节 = 区码 + 20H + 80H(或区码 + A0H)
机内码低位字节 = 位码 + 20H + 80H(或位码 + AOH)
反过来说,我们也可以根据机内码来获得区位码:
区码 = 机内码高位字节 - A0H
位码 = 机内码低位字节 - AOH
将这个公式与获取汉字点阵的公式进行合并计就可以得到汉字的点阵位置。

二、汉字显示

2.1 项目

1.打开ubuntu新建文件夹用来存放代码、图片、24点阵.hz文件,ASCII码.zf文件

中文点阵字库及显示工具
提取码:2000
在这里插入图片描述
2.把图片、24点阵.hz文件,ASCII码.zf文件,logo.txt,粘贴到该路径下
在这里插入图片描述

  1. 在testchinese下创建一个.cpp文件
    在这里插入图片描述

2.2 代码

#include<iostream>

#include<opencv/cv.h>

#include"opencv2/opencv.hpp"

#include<opencv/cxcore.h>

#include<opencv/highgui.h>

#include<math.h>

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="xjc.jpeg";//图片路径

    char* logo_path=(char*)"logo.txt";//学号姓名路径

    put_text_to_image(20,300,image_path,logo_path);

    return 0;

### 如何在 OpenCV 中使用 HZK16 字体 HZK16 是一种用于表示汉字点阵字体,每个字符由 16×16 的像素矩阵构成。要在 OpenCV 中使用这种字体来显示中文字符,通常需要先加载字库文件并解析其中的数据。 对于 Linux 平台上的 Ubuntu 系统而言,可以通过读取特定格式的 .bin 文件(如 hzk16.bin),该文件包含了按照 GB2312 编码排列的所有常用汉字的信息[^1]。为了能够正确地绘制这些汉字到图像上,程序需完成如下工作: - 解析输入字符串中的每一个汉字对应的十六进制编码; - 根据此编码定位至相应的偏移地址处读取出 32 字节数据作为单个字符图案描述; - 将这组二进制数值转换成黑白两色模式下的位图形式以便后续渲染操作; 下面给出一段 Python 实现的例子代码片段展示如何具体执行上述过程: ```python import cv2 import numpy as np def load_hzk_font(file_path='hzk16.bin'): with open(file_path, 'rb') as f: font_data = f.read() return font_data def get_char_bitmap(char_code, font_data): offset = (char_code - 0xA1A1) * 32 # 计算起始位置 char_bytes = bytearray(font_data[offset:offset + 32]) bitmap = [] for byte in char_bytes: row = [(byte >> i) & 1 for i in range(7, -1, -1)] bitmap.extend(row) return np.array(bitmap).reshape((16, 16)) def draw_text(image, text, pos=(50, 50), color=(0, 0, 255)): x, y = pos height, width = image.shape[:2] font_data = load_hzk_font() for ch in text.encode('gb2312').decode('latin1'): if '\u4e00' <= ch <= '\u9fff': # 判断是否为汉字 code_point = ord(ch) char_bitmap = get_char_bitmap(code_point, font_data) for dy in range(16): for dx in range(16): px, py = x + dx, y + dy if 0 <= px < width and 0 <= py < height: if char_bitmap[dy][dx]: image[py, px] = color x += 18 # 移动下一个字符的位置 return image if __name__ == '__main__': img = np.zeros((200, 400, 3), dtype=np.uint8)+255 result_img = draw_text(img.copy(), "你好世界") cv2.imshow("Result", result_img) cv2.waitKey(0) ``` 这段脚本定义了一个 `draw_text` 函数用来接收一幅空白画布、待写入的文字串以及其他参数,并最终返回带有指定文本的新图画对象。这里假设所有传入的字符都属于简体中文范围之内[^3]。
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