Python笔记——图像转字符画

图像转字符画(把一张图片转换成字符形态的图片显示)

用到的知识

1.数据类型 语法的使用(C  Java进行对比) 函数的简单使用  类简单使用

2.面向对象的特性(三大特性),装饰器的使用,python的网络编程使用(scoket),高级函数

 案例:图像转字符画  (一张图片把他分解(图片的组成是像素,px),把像素点换成字符(阿斯克码))

# 70个字符来标识0-255(RGB),假设03的灰度用$表示,那么各个字符可以代表对应的灰度,也可以自己自定义

# 深的颜色在浅的颜色中显示轮廓,使用深颜色进行勾勒图片的轮廓,那么整个的字符就可以显示出一个字符画

# 热成像系统

# $@B%8&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft/\|()1{}[]?-_+~<>i!lI;:,\"^`'.

# pip install matplotlib

# 使用pip进行下载,进行换源

# python是开源的  所有的库文件都是在国外开源社区的  国内访问国外的网站 有墙

# 源头 存在所有的python开源网站的库文件  

# 导入可用的包 并且给一个别名 帅福

# 如果出现venv这样的带括号,

import matplotlib.pyplotas plt

#1.设置转换后的字符的宽高  调试出来的

show_height =80

show_width =80

# 定义阿斯克码的字符列表

ascii_char =list("$@B%8&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft/\|()1{}[]?-_+~<>i!lI;:,\"^`'. ")

# 生成一个字符列表

char_len =len(ascii_char)

# 读取照片

pic = plt.imread('形象照.png')

# 使用imread进行读取图片,对于彩图,返回一个变量值 size= 宽*高*3

# matpl 彩色排列  R G B

# opencv (人脸识别工具) 中有一个cv2 彩色排列  B G R

# 通过计算方法获取图片的高和宽  pandas(熊猫框架)  numpy

pic_height,pic_width,_ = pic.shape

# 设置图片的轮廓灰度

#  Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114

gray =0.2126 * pic[:,:,0]+0.7152 * pic[:,:,1]+0.0722 * pic[:,:,2]

# 根据我们自己设定的灰度值,将这个颜色的表现映射到我们的字符列表中

# 循环进行排列  range(0,10,2)  (开始点,结束点,步长(如果是1 ,可以省略))

for iin range(show_height):

#    计算像素比  y  x

    y =int(i * pic_height/show_height)#运算符优先级

    text =""

    for jin range(show_width):

x =int(j * pic_width/show_width)

# 利用列表的特性  对设置和取好的宽高进行灰度的取整,并对宽高进行灰度设置

        text +=ascii_char[int(gray[y][x]/256 * char_len)]

print(text)

# 运行效果观看更好的方法

#通过终端进入到我们的项目下面的包的下面的文件存放路径  python Demo01.py

# 下载Image  下载PIL

# 我们需要opencv里面的一个类 cv2

# 网络比较好  万能健  alt+enter(只要报红色 )

# 下载的时候  出现报错和下载不成功只有2点,你的包不对  你的网不好(pycharm里面)

# pycharm里面换源  不是设置在cmd中  对于有的网络不稳定情况也是不合适的

# 1.网络不稳定  2.换成手机热点  3.拼写是否正确  4.pip更新  5.报红了  描述(翻译) 6.换源()

from PILimport Image

# 利用比较完善的图像处理系统实现图片转字符画

import cv2

# 实现视频转成字符画

代码

from PILimport Image

# 利用比较完善的图像处理系统实现图片转字符画

# 定义阿斯克码的字符列表

ascii_char =list("$@B%8&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft/\|()1{}[]?-_+~<>i!lI;:,\"^`'. ")

# 将灰度的颜色计算的值映射到字符上面

def get_char(r,g,b,alp = 256):

length =len(ascii_char)

# 灰度公式  #  Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114

    gray =int(r*0.299 + g*0.587 + b*0.114)

unit = (256.0 +1)/length

return ascii_char[int(gray/unit)]

if __name__ =='__main__':

#    打开选定的图片

    im = Image.open('./照片.png')#open(路径)

    im = im.resize((80,80),Image.NEAREST)

txt =''

    for iin range(80):

for jin range(80):

txt += get_char(*im.getpixel((j,i)))

txt +='\n'  #字符换行

    print(txt)

 总结:

当使用Image图像工具的时候,会比使用matpl操作简单,生成效果会强一些

1.公式  

2.字符串的ascii  

3.x,y的对图片的获取 

 4.对应生成字符码的比例, python基础  利用了python工具进行完善

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