opencv 图层叠加 opencv叠加汉字

目录

一、点阵字体介绍

二、点阵字库使用原理

 2.1、汉字编码

2.1.1、区位码 

2.1.2、机内码 

2.1.3、国标码

2.2、 点阵字库结构 

2.2.1、 点阵字库存储

2.2.2、三种点阵字库介绍 

2.3、 汉字点阵获取 

2.3.1、利用区位码获取

2.3.2、利用机内码获取汉字

机内码高位字节 = 区码 + 20H + 80H(或区码 + A0H)

三、Ubuntu下opencv调用图片并实现文字叠加 

3.1、Ubuntu下构建文件夹

3.2、调用图片及汉字叠加代码编写

3.3、最终结果展示 

3.4、部分代码说明 

四、总结

五、参考资料

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一、点阵字体介绍

点阵字体是把每一个字符都分成16×16或24×24个点，然后用每个点的虚实来表示字符的轮廓。点阵字体也叫位图字体，其中每个字形都以一组二维像素信息表示。

点阵字体优点是显示速度快，不像矢量字体需要计算；其最大的缺点是不能放大，一旦放大后就会发现文字边缘的锯齿。

矢量字库保存的是对每一个汉字的描述信息，比如一个笔划的起始、终止坐标，半径、弧度等等。在显示、打印这一类字库时，要经过一系列的数学运算才能输出结果，但是这一类字库保存的汉字理论上可以被无限地放大，笔划轮廓仍然能保持圆滑，打印时使用的字库均为此类字库。Windows使用的字库也为以上两类，在FONTS目录下，如果字体扩展名为FON，表示该文件为点阵字库，扩展名为TTF则表示矢量字库！

二、点阵字库使用原理

　所有的汉字或者英文都是下面的原理，

　　由左至右，每8个点占用一个字节，最后不足8个字节的占用一个字节，而且从最高位向最低位排列。

　　生成的字库说明：（以12×12例子）

　　一个汉字占用字节数：12÷8=1····4也就是占用了2×12=24个字节。

　　编码排序A0A0→A0FE A1A0→A2FE依次排列。

　　以12×12字库的“我”为例：“我”的编码为CED2，所以在汉字排在CEH-AOH=2EH区的D2H-A0H=32H个。所以在12×12字库的起始位置就是[{FE-A0}*2EH+32H]*24=104976开始的24个字节就是我的点阵模。

　　其他的类推即可。

　　英文点阵也是如此推理

 2.1、汉字编码

国家标准信息交换用汉字字符集GB 2312-80共收录了汉字、图形符号等共7445个，其中汉字6763个，按照汉字使用的频度分为两级，其中一级汉字3755个，二级汉字3008个。汉字、图形符号根据其位置将其分为94个“区”，每个区包含94个汉字字符，每个汉字字符又称为“位”。其中“区”的序号由01区至94区，“位”的序号也由01位至94位。若以横向表示“位”号，纵向表示“区” 号，则“区”和“位”构成一个二维坐标。给定一个“区”值和“位”值就可以确定一个惟一的汉字或图形符号。即4位阿拉伯数字就可以惟一地确定一个汉字或符号。如“北”字的区位码是“1717”，而京字的区位码是“3009”。前两位是“区”号，后两位是“位”号。其中1至15区是各种图形符号、制表符和一些主要国家的语言字母，16区至87区是汉字，其中16区至55区是一级汉字，56至87区是二级汉字。

　　UCDOS软件中的文件HZK16和文件ASC16分别为16×16的国际汉字点阵文件和8×16的ASCII码点阵文件，HZK16中按汉字区位码从小到大依次存放国标区位码表中的所有汉字，每个汉字占用32字节，每个区为94个汉字。而asc16文件中按ascii码从小到大依次存有8×16的ASCII码点阵，每个ASCII码占用16字节。

2.1.1、区位码 

在国标GB2312—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3l位。

2.1.2、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(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。

2.1.3、国标码

为了避开ASCII字符中的不可显示字符0000 0000 ~ 0001 1111(十六进制为0 ~ 1F，十进制为0 ~ 31)及空格字符0010 0000(十六进制为20，十进制为32)（至于为什么要避开、又为什么只避开ASCII中0~32的不可显示字符和空格字符，后文有解释），国标码(又称为交换码)规定表示汉字的范围为(0010 0001，0010 0001) ~ (0111 1110，0111 1110)，十六进制为(21，21) ~ (7E，7E)，十进制为(33，33) ~ (126，126)（注意，GB类汉字编码为双字节编码）。

因此，必须将“区码”和“位码”分别加上32(十六进制为20H，后缀H表示十六进制)，作为国标码。也就是说，国标码相当于将区位码向后偏移了32，以避免与ASCII字符中0~32的不可显示字符和空格字符相冲突。 

2.2、 点阵字库结构 

2.2.1、 点阵字库存储

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，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。

2.2.2、三种点阵字库介绍 

   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。

对于14*14和12*12的字库，理论上计算，它们所需要的点阵分别为(14*14/8)=25, (12*12/8)=18个字节，但是，如果按这种方式来存储，那么取点阵和显示时，由于它们每一行都不是8的整位数，因此，就会涉到点阵的计算处理问题，会增加程序的复杂度，降低程序的效率。

为了解决这个问题，有些点阵字库会将14*14和12*12的字库按16*14和16*12来存储，即，每行还是按两个字节来存储，但是14*14的字库，每两个字节的最后两位是没有使用，12*12的字节，每两字节的最后4位是没有使用，这个根据不同的字库会有不同的处理方式，所以在使用字库时要注意这个问题，特别是14*14的字库。

2.3、 汉字点阵获取 

2.3.1、利用区位码获取

   汉字点阵字库是根据区位码的顺序进行存储的，因此，我们可以根据区位来获取一个字库的点阵，它的计算公式如下：

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

获取点阵起始位置后，我们就可以从这个位置开始，读取出一个汉字的点阵。

2.3.2、利用机内码获取汉字

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。

三、Ubuntu下opencv调用图片并实现文字叠加 

3.1、Ubuntu下构建文件夹

构建文件夹，并配置自己相应的文件（图片、点阵字库、以及logo.txt自定义文本文件）

注：logo.txt文件需要将字体改为ANSI字体，不然在图片上显示会乱码。

 点阵字库这里就不在多做说明，其先关资料可以在网上查阅，同时后面我也会给出相应的资料。 

由于需要实现调用logo.txt文本文件，所以事先将想要在图片上显示的文本编辑出。 

3.2、调用图片及汉字叠加代码编写

首先利用文本编译代码编写main.cpp函数

常用的代码有vim、vi、gedit

我这里采用gedit

gedit main.cpp

 将下列代码编写如main函数中：

#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="myp.jpg";

    char* logo_path=(char*)"logo.txt";

    put_text_to_image(60,530,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("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*/

			{

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

				p1.x++;

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

				p1.y++;

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

				p1.x--;

				circle(image, p1, 0, Scalar(0, 255, 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){//在图片上画汉字

    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("HZKf2424.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){//将汉字弄上图片
//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;m<length;){

        if(hexcode[m]==0x23){

            break;//读到#号时结束

        }

        else if(hexcode[m]>0xaf){

            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();

}

 代码编写完毕过后，编译文件：

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

编译完成后，会发现出现一个main文件  

 最后代码打开该文件即可：

./main

3.3、最终结果展示 

3.4、部分代码说明 

put_text_to_image(60,530,image_path,logo_path);

 这里我们可以看出，是将text文件添加到image图片上，其中的60以及530就是，你想要将自己的文字放在图片上的位置；

注：在选择自己文字放置位置时，需要首先查看自己图片的像素大小，然后前面一个是宽度，后面一个是高度。查看方法，打开图片，查看属性即可。

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

 Scalar（255,0,0）是用来控制自己输出文字的颜色。

下面给出说明：

在Opencv中，cvScalar是CV_RGB的宏，cvScalar的储存顺序是B-G-R，而CV_RGB的储存顺序是R-G-B，两者正好相反，所以Scalar(255,0,0)显示的就是蓝色。对于更多的R-G-B三原色使用方法，感兴趣的可以去网上查询下相应的资料。

四、总结

 opencv是一个对图片、图像处理十分厉害的工具，通过opencv我们还可以实现更多的操作，比如人脸检测、物体识别等，但这些都需要调用opencv相应的库，有兴趣的话，可以去试着了解更多的操作。