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C# Cv2.PutText

时间: 2025-06-30 19:10:37 浏览: 14
### 在 C# 中使用 OpenCV 的 `Cv2.PutText` 方法 OpenCV 提供了 `Cv2.PutText` 方法,用于在图像上绘制文本。该方法支持多种字体样式和参数配置,能够满足大多数图像标注需求。以下是一个标准的调用示例: ```csharp using OpenCvSharp; // 读取图像 Mat img = Cv2.ImRead("test.jpg"); // 检查图像是否成功加载 if (img.Empty()) { Console.WriteLine("无法加载图像"); return; } // 绘制英文文本 string text = "Sample Text"; Point org = new Point(10, 30); HersheyFonts fontFace = HersheyFonts.HersheyComplex; double fontScale = 1.0; Scalar color = new Scalar(0, 255, 0); // 绿色 int thickness = 2; Cv2.PutText(img, text, org, fontFace, fontScale, color, thickness); // 显示图像 Cv2.ImShow("Text Output", img); Cv2.WaitKey(0); ``` 上述代码展示了如何使用内置字体在图像上绘制文本,并设置了字体大小、颜色和粗细等参数。 --- ### `PutText` 方法的参数说明 - **`img`**:目标图像矩阵(`Mat` 类型),必须是 8 位单通道或三通道图像。 - **`text`**:要绘制的文本内容,字符串类型。 - **`org`**:文本起始位置坐标,通常为 `Point` 类型。 - **`fontFace`**:字体类型,可选值包括 `HersheyFonts.HersheySimplex`、`HersheyFonts.HersheyPlain`、`HersheyFonts.HersheyDuplex`、`HersheyFonts.HersheyComplex` 等。 - **`fontScale`**:字体缩放比例,浮点数类型。 - **`color`**:文本颜色,使用 `Scalar` 表示 BGR 颜色值。 - **`thickness`**:线条粗细,整数类型。 - **`lineType`**:线条类型,默认为 8 连通线,也可指定抗锯齿线(`LineTypes.AntiAlias`)[^4]。 --- ### 处理中文字符显示问题 OpenCV 内置的 `PutText` 方法不支持直接绘制中文字符。如果尝试绘制中文文本,通常会显示为乱码或方框符号。为了解决这一限制,可以借助第三方库如 FreeType 或使用图像处理技术将中文字符转换为图像后叠加到原图中。 一种常见的解决方案是结合 .NET 图像处理库(如 GDI+)来渲染中文文本,并将其绘制到 OpenCV 图像上。例如,可以先创建一个透明背景的位图,使用 `Graphics.DrawString()` 方法绘制中文文本,再将其转换为 OpenCV 可识别的格式并叠加到原始图像上。 此外,也可以通过封装 PIL 和 FreeType 字体渲染功能实现类似效果,类似于 Python 中的 `cv2AddChineseText` 函数实现方式[^2]。 --- ### 示例:手动处理换行符 由于 `PutText` 不支持 `\n` 换行符,因此需要手动拆分字符串并逐行绘制文本。以下是实现方式: ```csharp string[] lines = "Line 1\nLine 2".Split('\n'); int y = 60; foreach (var line in lines) { Cv2.PutText(img, line, new Point(10, y), HersheyFonts.HersheyComplex, 1.0, new Scalar(0, 255, 0), 2); y += 30; } ``` 此方法确保多行文本可以在不同位置正确绘制,避免因换行符导致的异常显示问题[^4]。 --- ### 注意事项 - 确保传递给 `Cv2.PutText` 的 `org` 参数为有效的 `Point` 对象,否则可能引发运行时错误[^5]。 - 避免在文本字符串中直接使用不可见字符,应采用手动处理方式以确保兼容性。 - 如需显示中文字符,建议集成 GDI+ 或使用图像合成技术进行动态渲染[^2]。 ---
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PK_INFERENCES_CSHAPE output; int err = predict(pkImage, 5, output); if (0 != err) { std::cout << getError(err) << std::endl; std::cout << "\t ==>识别调用接口异常!\n"; } int thinkness = 5; double forntScale = 4.5; for (int j = 0; j < output.nInference; j++) { std::string topNNames = ""; for (int i = 0; i < output.inferences[j].nClassifications; i++) { if (3 != output.inferences[j].box.category) { topNNames += output.inferences[j].classifications[i].className; topNNames += ","; } } int x = output.inferences[j].box.x1; int y = output.inferences[j].box.y1; int w = output.inferences[j].box.x2 - output.inferences[j].box.x1; int h = output.inferences[j].box.y2 - output.inferences[j].box.y1; int center_x = x + w / 2; int center_y = y + h / 2; cv::putText(showImg, ("NO:" + std::to_string(j + 1)), cv::Point(x + 10, y + 50), 1, forntScale, CV_RGB(255, 0, 255), thinkness); cv::putText(showImg, ("Label:" + std::to_string(output.inferences[j].box.category)), cv::Point(x + 10, y + 100), 1, forntScale, CV_RGB(255, 0, 255), thinkness); cv::rectangle(showImg, cv::Rect(cv::Point(x, y), cv::Size(w, h)), cv::Scalar(0, 255, 0), thinkness); cv::putText(showImg, topNNames, cv::Point(center_x, center_y - 30), 1, forntScale, CV_RGB(0, 255, 0), thinkness); cv::putText(showImg, "top1:" + std::to_string(output.inferences[j].classifications[0].score), cv::Point(center_x - 50, center_y + 30), 1, forntScale, CV_RGB(0, 255, 0), thinkness); } cv::namedWindow("result", cv::WINDOW_NORMAL); cv::imshow("result", showImg); 转为C#

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