图像中文化呈现更高效！一招助你优化OpenCV中文显示性能

后端

2023-01-20 20:50:10

OpenCV中文显示的挑战与优化方案

在图像处理领域，OpenCV以其强大的功能和广泛的应用而闻名。然而，在处理中文显示时，OpenCV却面临着一些挑战，包括效率低下和效果不佳。本文将深入探讨这些挑战，并介绍一种有效的优化方案，帮助您提升OpenCV中文显示的性能和效果。

中文显示的痛点

OpenCV默认使用cv2.putText()函数来显示中文文字。虽然这个函数简单易用，但它存在着明显的缺陷：

效率低下： cv2.putText()函数处理中文文字时效率较低，尤其是在需要显示大量文字的情况下。
效果不佳： cv2.putText()函数显示的中文文字往往模糊失真，影响视觉效果。

优化方案：Image.fromarray()

为了解决OpenCV中文显示的痛点，我们可以借助Image.fromarray()函数进行优化。Image.fromarray()函数可以将NumPy数组转换为PIL图像，而PIL图像在显示中文文字方面具有更高的效率和更好的效果。

优化步骤：

以下步骤详细介绍了如何使用Image.fromarray()函数优化中文显示：

将图像转换为NumPy数组： 使用cv2.cvtColor()函数将图像转换为NumPy数组。
使用Image.fromarray()函数： 将NumPy数组转换为PIL图像。
使用PIL的draw()函数绘制文字： 使用PIL的draw()函数在PIL图像上绘制中文文字。
将PIL图像转换为NumPy数组： 使用np.array()函数将PIL图像转换为NumPy数组。
显示图像： 使用cv2.imshow()函数显示优化后的图像。

代码示例：

import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
from PIL import ImageDraw

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 转换为NumPy数组
image_array = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# 将NumPy数组转换为PIL图像
pil_image = Image.fromarray(image_array)

# 创建ImageDraw对象
draw = ImageDraw.Draw(pil_image)

# 设置字体
font = ImageFont.truetype('simhei.ttf', 20)

# 绘制中文文字
draw.text((10, 10), '你好，世界！', font=font, fill=(255, 0, 0))

# 将PIL图像转换为NumPy数组
image_array = np.array(pil_image)

# 显示图像
cv2.imshow('Optimized Image', image_array)
cv2.waitKey(0)