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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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