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原理
1. 计算出图片颜色对应的灰度值,计算公式如下
gray = 0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b
2. 根据灰度值,从字符集中获取图片中每个像素点对应的字符
代码
# !/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from PIL import Image import argparse #命令行输入参数处理 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('file') #输入文件 parser.add_argument('-o', '--output') #输出文件 parser.add_argument('--width', type = int, default = 50) #输出字符画宽 parser.add_argument('--height', type = int, default = 50) #输出字符画高 #获取参数 args = parser.parse_args() IMG = args.file WIDTH = args.width HEIGHT = args.height OUTPUT = args.output # 字符画使用的字符集 ascii_char = list("$@B%8&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft/\|()1{}[]"^`'. ") def get_char(r,g,b,alpha = 256): """将256灰度映射到70个字符上""" if alpha == 0: return ' ' length = len(ascii_char) # 计算灰度的公式 gray = int(0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b) unit = (256.0 + 1)/length index=int(gray/unit) return ascii_char[index] if __name__ == '__main__': im = Image.open(IMG) im = im.resize((WIDTH,HEIGHT), Image.NEAREST) txt = "" # 获取每个像素点对应的字符 for i in range(HEIGHT): for j in range(WIDTH): txt += get_char(*im.getpixel((j,i))) txt += '\n' print(txt) #字符画输出到文件 if OUTPUT: with open(OUTPUT,'w') as f: f.write(txt) else: with open("output.txt",'w') as f: f.write(txt)z
运行结果
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接
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