在图像处理领域，OpenCV是一个强大的库，广泛用于各种任务，包括图像旋转和在图片上添加文字。在本文中，我们将深入探讨如何利用OpenCV来实现这些功能，并结合Windows库函数来添加中文汉字。
让我们关注图片旋转。OpenCV中的`cv2.rotate()`函数可以用来旋转图像。这个函数提供了三种旋转选项：`ROTATE_90_CLOCKWISE`、`ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE`、`ROTATE_180`，以及一个自定义旋转角度的`cv2.getRotationMatrix2D()`函数。`getRotationMatrix2D()`需要输入三个参数：中心点坐标（通常是图像的中心），旋转角度，以及缩放因子（保持原图比例时设为1）。得到旋转矩阵后，可以使用`cv2.warpAffine()`进行图像变换。
代码示例：
```python
import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread('image.jpg')
# 计算旋转矩阵
center = (img.shape[1] // 2, img.shape[0] // 2)
angle = 45
scale = 1
M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)
# 旋转图片
rotated_img = cv2.warpAffine(img, M, (img.shape[1], img.shape[0]))
# 保存结果
cv2.imwrite('rotated_image.jpg', rotated_img)
```
接下来，我们讨论如何在图片上添加中文汉字。OpenCV本身并不直接支持文本渲染，但可以借助PIL（Python Imaging Library）或者Windows GDI（Graphics Device Interface）库来实现。在Windows环境中，我们可以使用`cv2.putText()`配合`ctypes`模块调用GDI函数来添加中文汉字。
以下是一个示例，演示如何在图像上添加中文汉字：
```python
import cv2
import numpy as np
from ctypes import windll, Structure, c_int, c_float, byref
# 定义结构体
class TEXTMETRIC(Structure):
_fields_ = [("tmHeight", c_int),
("tmAscent", c_int),
("tmDescent", c_int),
("tmInternalLeading", c_int),
("tmExternalLeading", c_int),
("tmAveCharWidth", c_int),
("tmMaxCharWidth", c_int),
("tmWeight", c_int),
("tmOverhang", c_int),
("tmDigitizedAspectX", c_int),
("tmDigitizedAspectY", c_int),
("tmFirstChar", c_int),
("tmLastChar", c_int),
("tmDefaultChar", c_int),
("tmBreakChar", c_int),
("tmItalic", c_int),
("tmUnderlined", c_int),
("tmStruckOut", c_int),
("tmPitchAndFamily", c_int),
("tmCharSet", c_int)]
# 创建字体对象
font_name = 'SimHei' # 使用SimHei作为中文字体
font_size = 30
hdc = windll.user32.GetDC(0)
font = windll.gdi32.CreateFontIndirectW(byref(
TEXTMETRIC(
tmHeight=font_size,
tmAscent=font_size,
tmDescent=font_size//4,
tmWeight=700,
tmCharSet=134 # 134代表GB2312编码，适用于简体中文
)
))
# 设置字体
windll.gdi32.SelectObject(hdc, font)
# 在图片上添加文字
img = cv2.imread('image.jpg')
text = '你好，世界！'
text_pos = (50, 50)
text_color = (255, 255, 255) # 白色
text_bg_color = (0, 0, 0) # 黑色
text_width, text_height = windll.gdi32.GetTextExtent(hdc, text.encode('GBK'))
# 创建一个背景矩形填充黑色
text_bg = np.ones((text_height, text_width, 3), dtype=np.uint8) * 255
text_bg[:, :] = text_bg_color
# 使用GDI函数绘制文本
hmemdc = windll.gdi32.CreateCompatibleDC(hdc)
hbitmap = windll.gdi32.CreateCompatibleBitmap(hdc, text_width, text_height)
windll.gdi32.SelectObject(hmemdc, hbitmap)
windll.gdi32.TextOutW(hdc, 0, 0, text.encode('GBK'), len(text))
windll.gdi32.BitBlt(hdc, text_pos[0], text_pos[1], text_width, text_height, hmemdc, 0, 0, 13369344) # SRCINVERT用于画出反色
# 将文字与图片合并
img[text_pos[1]:text_pos[1]+text_height, text_pos[0]:text_pos[0]+text_width] = cv2.bitwise_and(img[text_pos[1]:text_pos[1]+text_height, text_pos[0]:text_pos[0]+text_width], text_bg)
# 释放资源
windll.gdi32.DeleteObject(font)
windll.gdi32.DeleteObject(hbitmap)
windll.gdi32.DeleteDC(hdc)
windll.user32.ReleaseDC(0, hdc)
# 保存结果
cv2.imwrite('text_image.jpg', img)
```
在这个例子中，我们首先定义了一个TEXTMETRIC结构体来创建一个字体，然后使用GDI的`TextOutW()`函数在内存设备上下文(hdc)中绘制中文文本。通过`BitBlt()`函数将文本反色部分与原图像进行位运算合并，从而在图片上添加了中文汉字。
OpenCV结合其他库如PIL或Windows GDI，可以方便地实现图片的旋转和在图片上添加中文汉字的功能。无论是简单的图像操作还是复杂的图像处理任务，OpenCV都能提供强大的支持。
