位置：首页-资讯-后端开发

C++和OpenCV实现图像字符化效果

2024-04-02 19:55

短信预约 -IT技能 免费直播动态提醒

实现原理

图像字符化的意思是将图像以字符形式呈现，具有一定的娱乐价值。许多开发人员通过python实现该功能，C++实现的代码较少，因此本文通过C++和OpenCV实现，给予C++开发人员一些可供借鉴的思路。

图像字符化的实现流程如下：

1.将图像缩小，如缩小为原尺寸的二十分之一。

2.创建一个同原图尺寸一致的白色画布。

3.遍历缩小图像的灰度值，根据灰度值数值的不同，选择不同的字符。

4.将字符以20*20的尺寸绘制在画布的对应像素位置。注意因为缩小图像的尺寸为原尺寸二十分之一，所以字符尺寸才是20*20。通俗的讲，原尺寸1000*1000，缩小图像为50*50，那总共就有2500个字符，每个字符的尺寸为20*20，画满画布刚好是1000*1000。

功能函数代码

// 图像字符化
cv::Mat Characterize(cv::Mat class="lazy" data-src)
{
	// 初始化
	cv::Mat re;
	cv::resize(class="lazy" data-src, re, cv::Size(0, 0), 0.05, 0.05);
	cv::Mat result = cv::Mat(class="lazy" data-src.size(), CV_8UC1, 255);
	if (class="lazy" data-src.channels() > 1)
	{
		cout << "The number of image channels is greator than 1. " << endl;
		return result;
	}
 
	// 字符绘制
	string str = "";
	int row = re.rows;
	int col = re.cols;
	for (int i = 0; i < row; ++i)
	{
		uchar *t = re.ptr<uchar>(i);
		for (int j = 0; j < col; ++j)
		{
			string temp;
			char c = Getchar(int(t[j]));
			temp.push_back(c);
			// 绘制字符
			putText(result, temp, cv::Point(j * 20, (i + 1) * 20), cv::FONT_HERSHEY_TRIPLEX, 0.6, cv::Scalar(0), 1, 16);
			str += c;
		}
		str += "\r\n";
	}
 
	// 输出txt
	OutToFile(txt, str);
 
	return result;
}

C++测试代码


#include <iostream>
#include <opencv.hpp>
#include <string>
#include <sstream>
#include <Windows.h>
#include <fstream>
 
using namespace std;
 
const string ascii_char = "$@B%8&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft/\|()1{}[]?-_+~<>i!lI;:,\"^`'. ";
const char *txt = "test.txt";
 
// 获取字符
char Getchar(int n)
{
	int size = ascii_char.size();
	int t = n * size / 256 ;
	char c = ascii_char[t];
	return c;
}
 
//将字符串写入文件
void OutToFile(const char *fileName, string str) {
	ofstream outStream;
	outStream.open(fileName);
	outStream << str << endl;
	outStream.close();
}
 
// 图像字符化
cv::Mat Characterize(cv::Mat class="lazy" data-src)
{
	// 初始化
	cv::Mat re;
	cv::resize(class="lazy" data-src, re, cv::Size(0, 0), 0.05, 0.05);
	cv::Mat result = cv::Mat(class="lazy" data-src.size(), CV_8UC1, 255);
	if (class="lazy" data-src.channels() > 1)
	{
		cout << "The number of image channels is greator than 1. " << endl;
		return result;
	}
 
	// 字符绘制
	string str = "";
	int row = re.rows;
	int col = re.cols;
	for (int i = 0; i < row; ++i)
	{
		uchar *t = re.ptr<uchar>(i);
		for (int j = 0; j < col; ++j)
		{
			string temp;
			char c = Getchar(int(t[j]));
			temp.push_back(c);
			// 绘制字符
			putText(result, temp, cv::Point(j * 20, (i + 1) * 20), cv::FONT_HERSHEY_TRIPLEX, 0.6, cv::Scalar(0), 1, 16);
			str += c;
		}
		str += "\r\n";
	}
 
	// 输出txt
	OutToFile(txt, str);
 
	return result;
}
 
int main()
{
	// 加载灰度图
	cv::Mat class="lazy" data-src = cv::imread("6.jpg", 0);
 
	// 图像字符化
	cv::Mat result = Characterize(class="lazy" data-src);
 
	// 显示
	cv::imshow("class="lazy" data-src", class="lazy" data-src);
	cv::imshow("result", result);
	cv::waitKey(0);
 
	system("pause");
	return 0;
}

测试效果