一、汉字点阵字库简述

1.汉字的编码

由于在电脑中，所有的数据都是以0和1保存的。因此，想要用计算机来显示汉字前提就是要将汉字以二进制，即o和1形式进行编码。
①区位码
在国标 GD2312—80 中规定，所有的国标汉字及符号分配在一个 94 行、94 列的方阵中，方阵的每一行称为一个“区”，编号为 01 区到 94 区，每一列称为一个“位”，编号为 01 位到 94 位，方阵中的每一个汉字和符号所在的区号和位号组合在一起形成的四个阿拉伯数字就是它们的“区位码”。区位码的前两位是它的区号，后两位是它的位号。用区位码就可以唯一地确定一个汉字或符号，反过来说，任何一个汉字或符号也都对应着一个唯一的区位码。汉字“母”字的区位码是 3624，表明它在方阵的 36 区 24 位，问号“?”的区位码为 0331，则它在 03 区 3l 位。
在这里插入图片描述
②机内码
汉字的机内码是指在计算机中表示一个汉字的编码。机内码与区位码稍有区别。如上所述，汉字区位码的区码和位码的取值均在 1~94 之间，如直接用区位码作为机内码，就会与基本 ASCII 码混淆。为了避免机内码与基本 ASCII 码的冲突，需要避开基本 ASCII 码中的控制码(00H~1FH)，还需与基本 ASCII 码中的字符相区别。为了实现这两点，可以先在区码和位码分别加上 20H，在此基础上再加 80H(此处“H”表示前两位数字为十六进制数)。经过这些处理，用机内码表示一个汉字需要占两个字节，分别称为高位字节和低位字节，这两位字节的机内码按如下规则表示：
高位字节 = 区码 + 20H + 80H(或区码 + A0H)
低位字节 = 位码 + 20H + 80H(或位码 + AOH)
由于汉字的区码与位码的取值范围的十六进制数均为 01H~5EH(即十进制的 01~94)，所以汉字的高位字节与低位字节的取值范围则为 A1H~FEH(即十进制的 161~254)。例如，汉字“啊”的区位码为 1601，区码和位码分别用十六进制表示即为 1001H，它的机内码的高位字节为 B0H，低位字节为 A1H，机内码就是 B0A1H。

2.点阵字库的结构

（1）原理

①1616点阵字库
对于1616 的矩阵来说，它所需要的位数共是1616=256个位，每个字节为8位，因此，每个汉字都需要用256/8=32个字节来表示。
即每两个字节代表一行的16个点，共需要16行，显示汉字时，只需一次性读取32个字节，并将每两个字节为一行打印出来，即可形成一个汉字。

②1414与1212点阵字库
对于1414和1212的字库，理论上计算，它们所需要的点阵分别为(1414/8)=25,(1212/8)=18个字节，但是，如果按这种方式来存储，那么取点阵和显示时，由于它们每一行都不是8的整位数，因此，就会涉到点阵的计算处理问题，会增加程序的复杂度，降低程序的效率。
为了解决这个问题，有些点阵字库会将1414和1212的字库按1614和1612来存储，即，每行还是按两个字节来存储，但是1414的字库，每两个字节的最后两位是没有使用，1212的字节，每两字节的最后4位是没有使用，这个根据不同的字库会有不同的处理方式，所以在使用字库时要注意这个问题，特别是1414的字库。

（2）储存

在汉字的点阵字库中，每个字节的每个位都代表一个汉字的一个点，每个汉字都是由一个矩形的点阵组成，0 代表没有，1 代表有点，将 0 和 1 分别用不同颜色画出，就形成了一个汉字，常用的点阵矩阵有 12 * 12, 14 * 14, 16 * 16 三种字库。字库根据字节所表示点的不同有分为横向矩阵和纵向矩阵，目前多数的字库都是横向矩阵的存储方式(用得最多的应该是早期 UCDOS 库)，纵向矩阵一般是因为有某些液晶是采用纵向扫描显示法，为了提高显示速度，于是便把字库矩阵做成纵向，省得在显示时还要做矩阵转换。我们接下去所描述的都是指横向矩阵字库。

3.汉字点阵获取

（1)利用区位码获取汉字
汉字点阵字库是根据区位码的顺序进行存储的，因此，我们可以根据区位来获取一个字库的点阵，它的计算公式如下:
点阵起始位置=((区码-1)*94+(位码-1))*汉字点阵字节数
获取点阵起始位置后，我们就可以从这个位置开始，读取出一个汉字的点阵。
（2)利用汉字机内码获取汉字
前面我们己经讲过，汉字的区位码和机内码的关系如下:
机内码高位字节=区码＋20H +80H(或区码+AOHD)机内码低位字节=位码＋20H+80H(或位码+AOH)反过来说，我们也可以根据机内码来获得区位码:
区码=机内码高位字节- AOH
位码=机内码低位字节- AOH
将这个公式与获取汉字点阵的公式进行合并计就可以得到汉字的点阵位置。

二、在Unbuntu下用opencv实现显示图片

 #include <stdio.h>//标准输入输出库
#include <stdlib.h>//
#include <cxcore.h>
#include <highgui.h>
//#include <direct.h>
#include <unistd.h>
using namespace cv;

const int CC_SIZE = 16;
const int SAFE_WIDTH = 10;
const int CC_NUMBER = 15;
// 姓名
unsigned char name[5] = "曹雅茹";
unsigned int name_code[2][2];

// 学号
unsigned int id_code[12][2] = { { 0xa3, 0xb6 }, { 0xa3, 0xb3 }, { 0xa3, 0xb1 }, { 0xa3, 0xb9 }, { 0xa3, 0xb0 }, { 0xa3, 0xb0 }, { 0xa3, 0xb0 }, { 0xa3, 0xb0 }, { 0xa3, 0xb0 }, { 0xa3, 0xb3 }, { 0xa3, 0xb1 }, { 0xa3, 0xb1 } };

// 保存字节的数组
unsigned char mat[16][2];

FILE* HZK16;
IplImage* img;

void get_area_position_codes();

void get_mat(int a_code, int p_code);

void open_file();

void draw_one_cc(int num);

void release();

int main()
{
	open_file();//读取文件
	get_area_position_codes();
	// 写名字
	int i, j;
	for (i = 0; i < 2; ++i)
	{
		get_mat(name_code[i][0], name_code[i][1]);
		draw_one_cc(i);
	}
	// 写学号
	for (j = 0; j < 12; ++j)
	{
		get_mat(id_code[j][0] - 0xa0, id_code[j][1] - 0xa0);
		draw_one_cc(i + j);
	}
	// 显示图片
        //cvSaveImage("IMAGE", img);
	cvShowImage("IMAGE", img);//显示图片
	cvWaitKey(0);//刷新图像，参数单位是毫秒，表示刷新频率
	release();//释放捕捉
	return 0;
}

void get_area_position_codes()
{
	for (int i = 0; i < 2; ++i)
	for (int j = 0; j < 2; ++j)
		name_code[i][j] = name[i * 2 + j] - 0xa0;
}

void get_mat(int a_code, int p_code)
{
	long offset;
	offset = (94 * (a_code - 1) + (p_code - 1)) * 32L;//计算字符偏移量
	// 读取数据存入数组
	fseek(HZK16, offset, SEEK_SET);//设置流HZK16的文件起始位置为给定偏移offset,参数offset意味着从给定的SEEK_SET位置查找的字节数
	fread(mat, 32, 1, HZK16);//从指定流读取数据到mat数组
}

void open_file()
{
	char pbuf[100];
	getcwd(pbuf, 100);//将当前的工作目录绝对路径复制到参数pbuf所指的内存空间，参数100为pbuf 的空间大小。
	strcat(pbuf,"HZKf1616.hz");//把HZKf1616.hz所指向的字符串追加到pbuf所指向的字符串的结尾
	// 读取图片
	if ((img = cvLoadImage("image.png")) == NULL)exit(1);
	// 打开字体文件
	if ((HZK16 = fopen("HZKf1616.hz", "rb")) == NULL)exit(1);
}

void draw_one_cc(int num)
{
	// 图片的像素值
	int width, height;
	width = img->width;
	height = img->height;
	// 开始的x y像素点
	int start_x, start_y, size, current_start_x, current_start_y;
	size = CC_SIZE + SAFE_WIDTH;
	start_x = width - CC_NUMBER * size;
	start_y = height - CC_SIZE - SAFE_WIDTH;
	// 开始绘制
	CvScalar cs;
	for (int i = 0; i < 16; ++i)
	for (int j = 0; j < 2; ++j)
	for (int k = 0; k < 8; k++)
	if (mat[i][j] & (0x80 >> k))
	{
		// 绘点
		current_start_x = j * 8 + k + start_x + size * num;
		current_start_y = start_y + i;
		cs = cvGet2D(img, current_start_y, current_start_x);
		cs.val[0] = 0;//设置打印字体颜色，这里是绿色
		cs.val[1] = 255;
		cs.val[2] = 0;
		cvSet2D(img, current_start_y, current_start_x, cs);//获取像素点的值
	}
}

void release()
{
	cvReleaseImage(&img);
	fclose(HZK16);
	img = NULL;
	HZK16 = NULL;
}

在Ubuntu下新建文件夹projects,将本实验需要的用到的汉字点阵相关文件放到该文件夹下，同时自行备好一张png格式的图片，打开终端，输入命令gedit main.cpp,新建文件夹并添加如上代码，保存退出，使用命令g++ main.cpp pkg-config --cflags --libs opencv -o main编译，./main运行。
运行结果
在这里插入图片描述