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这期内容当中小编将会给大家带来有关使用python怎么将一张图片转换为字符画,文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述,阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
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# -*- coding=utf-8 -*- ################################### #1:import argparse #2:parser = argparse.ArgumentParser() #3:parser.add_argument() #4:parser.parse_args() #解释:首先导入该模块;然后创建一个解析对象;然后向该对象中添加你要关注的命令行参数和选项,每一个add_argument方法对应一个你要关注的参数或选项; #最后调用parse_args()方法进行解析;解析成功之后即可使用 ################################### from PIL import Image #从PIL模块中引入Image这个类 import argparse #引入argparse这个模块。argparse 库是用来管理命令行参数输入的 #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 = 80) #输出字符画宽 parser.add_argument('--height', type = int, default = 80) #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 #定义一个ascii的列表,其实就是让图片上的灰度与字符对应 ascii_char = list("$@B%8&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft/\|()1{}[]?-_+~<>i!lI;:,\"^`'. ") # 将256灰度映射到70个字符上 def get_char(r,g,b,alpha = 256): #这个调用跟im.getpixel函数有关,这个函数是根据图片的横纵坐标,把图片解析成r,g,b,alpha(灰度),有关的四个参数,所以这里输入参数是四个 if alpha == 0: #如果灰度是0,说明这里没有图片 return ' ' length = len(ascii_char)#计算这些字符的长度 gray = int(0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b)#把图片的RGB值转换成灰度值 unit = (256.0 + 1)/length #257/length return ascii_char[int(gray/unit)] #这个相当于是选出了灰度与哪个字符对应。 if __name__ == '__main__':#如果是本程序调用,则执行以下程序 im = Image.open(IMG)#打开图片 im = im.resize((WIDTH,HEIGHT), Image.NEAREST)#更改图片的显示比例 txt = ""#txt初始值为空 for i in range(HEIGHT):#i代表纵坐标 for j in range(WIDTH):#j代表横坐标 txt += get_char(*im.getpixel((j,i)))#把图片按照横纵坐标解析成r,g,b以及alpha这几个参数,然后调用get_char函数,把对应的图片转换成灰度值,把对应值得字符存入txt中 txt += '\n'#每行的结尾处,自动换行 print(txt)#在界面打印txt文件 #字符画输出到文件 if OUTPUT: with open(OUTPUT,'w') as f:#文件输出 f.write(txt) else: with open("output.txt",'w') as f:#文件输出 f.write(txt)
使用指南:
进入程序所在目录:输入图示命令:python ascii.py lanpang.png,ascii.py是程序名,lanpang.png是图片名
效果图:
图片太大,截图不全,用Windows命令行打开看看,文件为output.txt
windows命令行打开文本文件的命令是:type 文件名
例如:type output.txt
上述就是小编为大家分享的使用python怎么将一张图片转换为字符画了,如果刚好有类似的疑惑,不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识,欢迎关注创新互联行业资讯频道。