OpenCV绘图函数(14)图像上绘制文字的函数putText()的使用

  • 操作系统:ubuntu22.04
  • OpenCV版本:OpenCV4.9
  • IDE:Visual Studio Code
  • 编程语言:C++11

算法描述

在图像上绘制指定的文本字符串。

cv::putText 函数在图像上绘制指定的文本字符串。无法使用指定字体渲染的符号会被问号(?)替换。关于文本渲染的具体示例可以参考 getTextSize 函数。

函数原型

cpp 复制代码
void cv::putText	
(
	InputOutputArray 	img,
	const String & 	text,
	Point 	org,
	int 	fontFace,
	double 	fontScale,
	Scalar 	color,
	int 	thickness = 1,
	int 	lineType = LINE_8,
	bool 	bottomLeftOrigin = false 
)		

参数

  • 参数img I图像
  • 参数itext 要绘制的文本字符串。
  • 参数iorg 文本字符串在图像中的左下角位置。
  • 参数ifontFace 字体类型,参见 HersheyFonts
  • 参数ifontScale 字体缩放因子,它与特定字体的基本尺寸相乘。
  • 参数icolor 文本颜色。
  • 参数ithickness 用于绘制文本的线条厚度。
  • 参数ilineType 线条类型。参见 LineTypes
  • 参数ibottomLeftOrigin 当为真时,图像数据原点位于左下角。否则,位于左上角。

代码示例

cpp 复制代码
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main( int argc, char** argv )
{
    // 加载一个图像文件,如果未提供,则使用默认的图像
    cv::Mat image = cv::imread( "/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/qiu.jpg" );

    if ( image.empty() )
    {
        std::cerr << "Error: Image cannot be loaded!" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 创建一个窗口来显示图像
    cv::namedWindow( "Image with Text", cv::WINDOW_AUTOSIZE );

    // 定义要绘制的文本及其属性
    std::string text = "Hello, OpenCV!";
    cv::Point org( 10, 50 );                      // 文本的左下角起点
    double fontFace  = cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX;  // 字体类型
    double fontScale = 1;                         // 字体大小
    cv::Scalar color( 255, 0, 0 );                // 文本颜色(BGR)
    int thickness         = 2;                    // 文本线宽
    int lineType          = cv::LINE_8;           // 线条类型
    bool bottomLeftOrigin = false;                // 原点是否在左下角

    // 使用 cv::putText 绘制文本
    cv::putText( image, text, org, fontFace, fontScale, color, thickness, lineType, bottomLeftOrigin );

    // 显示带有文本的图像
    cv::imshow( "Image with Text", image );
    cv::waitKey( 0 );  // 等待按键按下

    return 0;
}

运行结果

相关推荐
B站计算机毕业设计超人1 小时前
计算机毕业设计PySpark+Hadoop中国城市交通分析与预测 Python交通预测 Python交通可视化 客流量预测 交通大数据 机器学习 深度学习
大数据·人工智能·爬虫·python·机器学习·课程设计·数据可视化
学术头条1 小时前
清华、智谱团队:探索 RLHF 的 scaling laws
人工智能·深度学习·算法·机器学习·语言模型·计算语言学
18号房客1 小时前
一个简单的机器学习实战例程,使用Scikit-Learn库来完成一个常见的分类任务——**鸢尾花数据集(Iris Dataset)**的分类
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习·语言模型·自然语言处理·sklearn
feifeikon1 小时前
机器学习DAY3 : 线性回归与最小二乘法与sklearn实现 (线性回归完)
人工智能·机器学习·线性回归
游客5201 小时前
opencv中的常用的100个API
图像处理·人工智能·python·opencv·计算机视觉
古希腊掌管学习的神1 小时前
[机器学习]sklearn入门指南(2)
人工智能·机器学习·sklearn
凡人的AI工具箱2 小时前
每天40分玩转Django:Django国际化
数据库·人工智能·后端·python·django·sqlite
咸鱼桨2 小时前
《庐山派从入门到...》PWM板载蜂鸣器
人工智能·windows·python·k230·庐山派
强哥之神2 小时前
Nexa AI发布OmniAudio-2.6B:一款快速的音频语言模型,专为边缘部署设计
人工智能·深度学习·机器学习·语言模型·自然语言处理·音视频·openai
yusaisai大鱼2 小时前
tensorflow_probability与tensorflow版本依赖关系
人工智能·python·tensorflow