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 Imageimport 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.fileWIDTH = args.widthHEIGHT = args.heightOUTPUT = 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

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