一、 点阵字库的原理

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0331，则它在 03 区 3l 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 01~4)，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，的机内码的高位字节为 B0H，低位字节为 A1H，机内码就是 B0A1H。

二、 点阵字库结构

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 1212, 1414, 16*16 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矩阵字库。

2. 16*16 点阵字库

1616 点阵字库 对于 1616 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：

python对opencv图片进行文字增强_区位码

3 1414 与 1212 点阵字库

对于 1414 和 1212 的字库，理论上计算，它们所需要的点阵分别为(14 14/8)=25, (1212/8)=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 1414 和 1212 的字库按 1614 和 1612 来存储，即，每行还是按两个字节来存储，但是 1414 的字库，每 两个字节的最后两位是没有使用，1212 的字节，每两字节的最后 4 位是没使用，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。

三、 汉字点阵获取

1. 利用区位码获取汉字

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. 利用汉字机内码获取汉字

前面我们己经讲过，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。
我们可以使用软件ultraedit配合字库查看工具来查看每一个文字在字库中的位置。

使用教程：

先创建了一个文本文件并添加了我自己的名字，并以ANSI的编码格式保存。

python对opencv图片进行文字增强_点阵字库_02

然后用UltraEdit使用十六进制模式编辑这个文本文件，就会得到每个字体在字库中的位置。

python对opencv图片进行文字增强_区位码_03

接着打开我们下载的字库查看工具，打开字库后依次查找每一个汉字。

python对opencv图片进行文字增强_点阵字库_04

以上图片中的汉字代码和UltraEdit中使用16进制查看文字得到的代码一致，因此验证成功。

二、代码

#include <unistd.h>
#include <stdio.h>
#include <opencv/cxcore.h>
#include <sys/types.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
const int CC_SIZE = 16;
const int SAFE_WIDTH = 10;
const int CC_NUMBER = 15;
// 姓名
unsigned char name[7] ="王尉铭";
unsigned int name_code[3][2];

// 学号
unsigned int id_code[12][2] = { { 0xa3, 0xb6 },{ 0xa3, 0xb3 },{ 0xa3, 0xb1 },{ 0xa3, 0xb6 },{ 0xa3, 0xb0 },{ 0xa3, 0xb7 },{ 0xa3, 0xb0 },{ 0xa3, 0xb4 },{ 0xa3, 0xb0 },{ 0xa3, 0xb3 },{ 0xa3, 0xb0 },{ 0xa3, 0xb5} };

// 保存字节的数组
unsigned char mat[16][2];
FILE* HZK16;
IplImage* img;
void get_area_position_codes();
void get_mat(int a_code, int p_code);
void open_file();
void draw_one_cc(int num);
void release();
int main()
{
   open_file();
   get_area_position_codes();
   // 写名字
   int i, j;
   for (i = 0; i < 3; ++i)
   {
   	get_mat(name_code[i][0], name_code[i][1]);
   	draw_one_cc(i);
   }
   // 写学号
   for (j = 0; j < 12; ++j)
   {
   	get_mat(id_code[j][0] - 0xa0, id_code[j][1] - 0xa0);
   	draw_one_cc(i + j);
   }
   // 显示图片
   cvShowImage("IMAGE", img);
   cvWaitKey(0);
   release();
   return 0;
}

void get_area_position_codes()
{
   for (int i = 0; i < 3; ++i)
   	for (int j = 0; j < 2; ++j)
   		name_code[i][j] = name[i * 2 + j] - 0xa0;
}

void get_mat(int a_code, int p_code)
{
   long offset;
   offset = (94 * (a_code - 1) + (p_code - 1)) * 32L;
   // 读取数据存入数组
   fseek(HZK16, offset, SEEK_SET);
   fread(mat, 32, 1, HZK16);
}

void open_file()
{
   char pbuf[100];
   getcwd(pbuf, 100);
   cout<<pbuf<<endl;
   strcat(pbuf, "/HZKf1616.hz");
   // 读取图片
   if ((img = cvLoadImage("test.jpg")) == NULL)exit(1);
   // 打开字体文件
   if ((HZK16 = fopen(pbuf, "rb")) == NULL)exit(1);
}

void draw_one_cc(int num)
{
   // 图片的像素值
   int width, height;
   width = img->width;
   height = img->height;
   // 开始的x y像素点
   int start_x, start_y, size, current_start_x, current_start_y;
   size = CC_SIZE + SAFE_WIDTH;
   start_x = width - CC_NUMBER * size;
   start_y = height - CC_SIZE - SAFE_WIDTH;
   // 开始绘制

   CvScalar cs;
   for (int i = 0; i < 16; ++i)
   	for (int j = 0; j < 2; ++j)
   		for (int k = 0; k < 8; k++)
   			if (mat[i][j] & (0x80 >> k))
   			{
   				cout << mat[i][j] << endl;
   				// 绘点
   				current_start_x = j * 8 + k + start_x + size * num;
   				current_start_y = start_y + i;
   				cs = cvGet2D(img, current_start_y, current_start_x);
   				cs.val[0] = 0;
   				cs.val[1] = 0;
   				cs.val[2] = 0;
   				cvSet2D(img, current_start_y, current_start_x, cs);
   			}
}

void release()
{
   cvReleaseImage(&img);
   fclose(HZK16);
   img = NULL;
   HZK16 = NULL;
}

这段代码中，我定义名字时：是在windows上写好了再传到树莓派上编译执行代码，因为在树莓派上直接输入名字或者使用vim定义名字都会出错：因为字符的编码格式的不同（windows下使用GBK或者utf_8显示中文，而树莓派使用的是ISO 8859-1拉丁语显示中文）