OpenCV教程04：结合pillow在图片上显示中文文字
1.如果添加的内容是纯英文文字，直接使用cv2.putText 函数操作即可。但它不支持自定义字体文件，仅限于这些内置的字体样式。如果你需要更复杂的字体支持，可能需要使用其他库，如 Python Imaging Library (PIL) 或 Pillow。可用的字体列表：
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX - 正常大小的无衬线字体。
cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN - 小尺寸的无衬线字体。
cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX - 正常大小的无衬线字体，比 FONT_HERSHEY_SIMPLEX 更厚。
cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX - 正常大小的衬线字体。
cv2.FONT_HERSHEY_TRIPLEX - 正常大小的衬线字体，比 FONT_HERSHEY_COMPLEX 更厚。
cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL - 较小的衬线字体。
cv2.FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX - 手写风格的无衬线字体。
cv2.FONT_HERSHEY_SCRIPT_COMPLEX - 手写风格的衬线字体。
cv2.FONT_ITALIC - 斜体字的标志，可以与上述任何字体结合使用，
例如 cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX | cv2.FONT_ITALIC。
运行后的代码显示
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author : 小红牛
# 微信公众号：WdPython
import cv2
import numpy as np
# 1.创建一个黑色的空白图像
img = np.zeros((600, 800, 3), np.uint8)
# 2.图像添加文字
text = 'Hello, OpenCV2024'
# 字体列表
fontList = [cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN,
cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX,
cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX,
cv2.FONT_HERSHEY_TRIPLEX,
cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL,
cv2.FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX,
cv2.FONT_HERSHEY_SCRIPT_COMPLEX,
cv2.FONT_ITALIC]
fontScale = 1 # 字体缩放比例
color = (255, 255, 255) # 字体颜色白色
# 3.遍历字体列表
for i in range(len(fontList)):
pos = (10, 50 * (i + 1)) # 显示位置
img_Text = cv2.putText(img, text, pos, fontList[i], fontScale, color)
# 4.显示图像
cv2.imshow("Text Example", img_Text)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
2.如果要添加中文文字，在cv2里面显示。可以结合pillow模块种书写文字draw.text及字体函数的相关用法，然后将pil的rgb格式转换cv2中的bgr颜色格式。
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author : 小红牛
# 微信公众号：WdPython
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
# 1.加载原始图像
original_image = cv2.imread('example.png')
# 2.设置中文字体路径（确保路径正确）
font_path = 'simkai.ttf' # 替换为你的中文字体路径
font_size = 30
font_color = (255, 255, 0) # 黄色
text = '我的Python教程@小红牛'
# 3.使用Pillow创建文本图像
img_pil = Image.fromarray(cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
print('1.原图的宽高：', img_pil.width, img_pil.height)
draw = ImageDraw.Draw(img_pil)
font = ImageFont.truetype(font_path, font_size)
bbox = draw.textbbox((0, 0), text, font=font)
text_width = bbox[2] - bbox[0]
text_height = bbox[3] - bbox[1]
print('2.水印文字的大小：', text_width, text_height)
# 4.计算水印，显示的位置，这里假设放在右下角
# 获取原始图像的宽高
original_width, original_height = img_pil.size
text_position = (original_width - text_width-50, original_height - text_height-50)
print('3.计算水印显示的位置：', text_position)
# 5.在Pillow图像上绘制文本
draw.text(text_position, text, font=font, fill=font_color)
# 6.将Pillow图像转换回OpenCV图像
text_image = cv2.cvtColor(np.array(img_pil), cv2.COLOR_RGB2BGR)
cv2.imshow('Image with text', text_image)
cv2.imwrite('result.png', text_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
完毕！！感谢您的收看
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