字符画是一种由字母、标点或其他字符组成的图画,它产生于互联网时代,在聊天软件中使用较多,本文我们看一下如何将自己喜欢的图片转成字符画。
静态图片
首先,我们来演示将静态图片转为字符画,功能实现主要用到的 Python 库为 OpenCV,安装使用 pip install opencv-python 命令即可。
功能实现的基本思路为:利用聚类将像素信息聚为 3 或 5 类,颜色最深的一类用数字密集度表示,阴影的一类用横杠(-)表示,明亮部分用空白表示。
主要代码实现如下:
def img2strimg(frame, K=5):
if type(frame) != np.ndarray:
frame = np.array(frame)
height, width, *_ = frame.shape
frame_gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
frame_array = np.float32(frame_gray.reshape(-1))
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0)
flags = cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS
# 得到 labels(类别)、centroids(矩心)
compactness, labels, centroids = cv2.kmeans(frame_array, K, None, criteria, 10, flags)
centroids = np.uint8(centroids)
# labels 的数个矩心以随机顺序排列,所以需要简单处理矩心
centroids = centroids.flatten()
centroids_sorted = sorted(centroids)
# 获得不同 centroids 的明暗程度,0 为最暗
centroids_index = np.array([centroids_sorted.index(value) for value in centroids])
bright = [abs((3 * i - 2 * K) / (3 * K)) for i in range(1, 1 + K)]
bright_bound = bright.index(np.min(bright))
shadow = [abs((3 * i - K) / (3 * K)) for i in range(1, 1 + K)]
shadow_bound = shadow.index(np.min(shadow))
labels = labels.flatten()
# 将 labels 转变为实际的明暗程度列表
labels = centroids_index[labels]
# 解析列表
labels_picked = [labels[rows * width:(rows + 1) * width:2] for rows in range(0, height, 2)]
canvas = np.zeros((3 * height, 3 * width, 3), np.uint8)
# 创建长宽为原图三倍的白色画布
canvas.fill(255)
y = 8
for rows in labels_picked:
x = 0
for cols in rows:
if cols <= shadow_bound:
cv2.putText(canvas, str(random.randint(2, 9)),
(x, y), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 0.45, 1)
elif cols <= bright_bound:
cv2.putText(canvas, "-", (x, y),
cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 0.4, 0, 1)
x += 6
y += 6
return canvas
原图如下:
效果图如下:
GIF 动图
接下来我们演示将 GIF 转为字符画,功能实现主要用到的 Python 库为 imageio、Pillow,安装使用 pip install imageio/Pillow 命令即可。
功能实现的基本思路如下:
将 gif 图片的每一帧拆分为静态图片
将所有静态图片变为字符画
将所有字符画重新合成 gif
主要代码实现如下:
# 拆分 gif 将每一帧处理成字符画
def gif2pic(file, ascii_chars, isgray, font, scale):
'''
file: gif 文件
ascii_chars: 灰度值对应的字符串
isgray: 是否黑白
font: ImageFont 对象
scale: 缩放比例
'''
im = Image.open(file)
path = os.getcwd()
if(not os.path.exists(path+"/tmp")):
os.mkdir(path+"/tmp")
os.chdir(path+"/tmp")
# 清空 tmp 目录下内容
for f in os.listdir(path+"/tmp"):
os.remove(f)
try:
while 1:
current = im.tell()
name = file.split('.')[0]+'_tmp_'+str(current)+'.png'
# 保存每一帧图片
im.save(name)
# 将每一帧处理为字符画
img2ascii(name, ascii_chars, isgray, font, scale)
# 继续处理下一帧
im.seek(current+1)
except:
os.chdir(path)
# 将不同的灰度值映射为 ASCII 字符
def get_char(ascii_chars, r, g, b):
length = len(ascii_chars)
gray = int(0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b)
return ascii_chars[int(gray/(256/length))]
# 将图片处理成字符画
def img2ascii(img, ascii_chars, isgray, font, scale):
scale = scale
# 将图片转换为 RGB 模式
im = Image.open(img).convert('RGB')
# 设定处理后的字符画大小
raw_width = int(im.width * scale)
raw_height = int(im.height * scale)
# 获取设定的字体的尺寸
font_x, font_y = font.getsize(' ')
# 确定单元的大小
block_x = int(font_x * scale)
block_y = int(font_y * scale)
# 确定长宽各有几个单元
w = int(raw_width/block_x)
h = int(raw_height/block_y)
# 将每个单元缩小为一个像素
im = im.resize((w, h), Image.NEAREST)
# txts 和 colors 分别存储对应块的 ASCII 字符和 RGB 值
txts = []
colors = []
for i in range(h):
line = ''
lineColor = []
for j in range(w):
pixel = im.getpixel((j, i))
lineColor.append((pixel[0], pixel[1], pixel[2]))
line += get_char(ascii_chars, pixel[0], pixel[1], pixel[2])
txts.append(line)
colors.append(lineColor)
# 创建新画布
img_txt = Image.new('RGB', (raw_width, raw_height), (255, 255, 255))
# 创建 ImageDraw 对象以写入 ASCII
draw = ImageDraw.Draw(img_txt)
for j in range(len(txts)):
for i in range(len(txts[0])):
if isgray:
draw.text((i * block_x, j * block_y), txts[j][i], (119,136,153))
else:
draw.text((i * block_x, j * block_y), txts[j][i], colors[j][i])
img_txt.save(img)
# 读取 tmp 目录下文件合成 gif
def pic2gif(dir_name, out_name, duration):
path = os.getcwd()
os.chdir(dir_name)
dirs = os.listdir()
images = []
num = 0
for d in dirs:
images.append(imageio.imread(d))
num += 1
os.chdir(path)
imageio.mimsave(out_name + '_ascii.gif',images,duration = duration)
原图如下:
黑白效果图如下:
彩色效果图如下:
总结
本文我们利用 Python 演示了将静态图和 GIF 转为字符画的方法,大家如果有兴趣的话,可以将自己喜欢的图转一下,如果对转换效果不满意,还可以修改代码,改成自己满意的效果。
示例代码:py-ascii
以上就是Python 实现图片转字符画的示例(静态图片,gif皆可)的详细内容,更多关于python 图片转字符画的资料请关注其它相关文章!
稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新动态
- 小骆驼-《草原狼2(蓝光CD)》[原抓WAV+CUE]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[320K/MP3][105.02MB]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[FLAC/分轨][480.9MB]
- 雷婷《梦里蓝天HQⅡ》 2023头版限量编号低速原抓[WAV+CUE][463M]
- 群星《2024好听新歌42》AI调整音效【WAV分轨】
- 王思雨-《思念陪着鸿雁飞》WAV
- 王思雨《喜马拉雅HQ》头版限量编号[WAV+CUE]
- 李健《无时无刻》[WAV+CUE][590M]
- 陈奕迅《酝酿》[WAV分轨][502M]
- 卓依婷《化蝶》2CD[WAV+CUE][1.1G]
- 群星《吉他王(黑胶CD)》[WAV+CUE]
- 齐秦《穿乐(穿越)》[WAV+CUE]
- 发烧珍品《数位CD音响测试-动向效果(九)》【WAV+CUE】
- 邝美云《邝美云精装歌集》[DSF][1.6G]
- 吕方《爱一回伤一回》[WAV+CUE][454M]




