python图片转字符画代码 :首先计算出图片颜色对应的灰度值;然后根据灰度值,从字符集中获取图片中每个像素点对应的字符,代码为【args = parser.parse_args()】。
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1、计算出图片颜色对应的灰度值,计算公式如下
' F8 ~' k" j) Ngray = 0.2126 * r 0.7152 * g 0.0722 * b
+ F8 t9 k: O( D0 a: h7 i( S2、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5 U- N4 q7 P1 w! `
# !/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{}[]?-_ ~<>i!lI;:,"^`'. ")
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6 _! B( {1 P) X. |
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