前言

当我们视频分析时可能图像中需要有一个文字说明，OpenCV中本身也有这个API，我们就来看看OpenCV中的图像文字输出。

视频效果

函数API

void putText( Mat& img, const string& text, Point org, int fontFace,double fontScale，  Scalar color, int thickness=1, int lineType=8 );

参数说明：

Mat& img：待写字的图片，我们写在img图上
const string& text：待写入的字，我们下面写入Hello
Point org：第一个字符左下角坐标，我们设定在图片的Point（50,60）坐标。表示x = 50,y = 60。
int fontFace：字体类型，FONT_HERSHEY_SIMPLEX ，FONT_HERSHEY_PLAIN ，FONT_HERSHEY_DUPLEX 等等等。
double fontScale：字体大小，我们设置为2号
Scalar color：字体颜色，颜色用Scalar（）表示，不懂得去百度。
int thickness：字体粗细，我们下面代码使用的是4号
int lineType：线型，我们使用默认值8.

代码演示

这次我们用的还是最开始我们用的背景消除建模的那个DEMO《C++ OpenCV视频操作之背景消除建模（BSM）-1》，在这个基础上我们加入文字输出，看看效果。

在这个例子中，因为我们有两个建模的类型，分别是MOG2和KNN，所以我们也分别做了两个不同的输出文字，一个是随我们手势实时显示，一个是固定显示位置。

随手势实时显示

这个显示的原理就是，首先根据图像寻找轮廓，然后根据找到的轮廓获取它的外接矩形，最后在矩形的启点上输出文字。

固定位置显示

固定位置显示就非常简单了，我们直接在图像上输出文字即可。

完整代码

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>int main(int agrc, char** argv)
{cv::VideoCapture video;video.open("E:/KK_Movies/test3.mp4");if(!video.isOpened()){printf("could not read the video....");getchar();return -1;}cv::Mat frame;//定义一个开操作cv::Mat kernel = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT,cv::Size(3, 3), cv::Point(-1, -1));//创建高斯混合显示的Matcv::Mat bsmMOG2;cv::Ptr<cv::BackgroundSubtractor> pMOG2 = cv::createBackgroundSubtractorMOG2();//创建KNN显示的Matcv::Mat bsmKNN;cv::Ptr<cv::BackgroundSubtractor> pKNN =cv::createBackgroundSubtractorKNN();//创建寻找轮廓std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;while (video.read(frame)){cv::resize(frame, frame, cv::Size(300, 600));imshow("srcvideo", frame);//运用高斯混合存放到bsmMOG2中pMOG2->apply(frame, bsmMOG2);//运用开操作去掉部分干扰cv::morphologyEx(bsmMOG2, bsmMOG2, cv::MORPH_OPEN, kernel);cv::resize(bsmMOG2, bsmMOG2, cv::Size(300, 600));//寻找轮廓cv::findContours(bsmMOG2, contours, CV_RETR_EXTERNAL,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);for (int i = 0; i < contours.size(); ++i){//判断轮廓大小，当大于1000时进入if(cv::contourArea(contours[i])>1000){//获取轮廓矩形cv::Rect rect=cv::boundingRect(contours[i]);//在矩形的左上角点输出文字cv::putText(bsmMOG2, "MOG2", cv::Point(rect.x,rect.y),CV_FONT_HERSHEY_PLAIN, 2, cv::Scalar(255, 255, 255));}}cv::imshow("MOG2", bsmMOG2);//运用KNN存放到bsmKNN中pKNN->apply(frame, bsmKNN);//运用开操作去掉KNN的干扰cv::morphologyEx(bsmKNN, bsmKNN, cv::MORPH_OPEN, kernel);cv::resize(bsmKNN, bsmKNN, cv::Size(300, 600));//输出的文字点固定在图像的50，100的点上cv::putText(bsmKNN, "KNN", cv::Point(50, 100),CV_FONT_HERSHEY_PLAIN, 2, cv::Scalar(255, 255, 255));cv::imshow("KNN", bsmKNN);char c = cvWaitKey(20);if(c==27){break;}}video.release();cvWaitKey(0);return 0;}

视频中的截图

-END-

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