1. 소개
처음 나는 컴퓨터를보고, 또는 학교 컴퓨터 실에서 고대한다. 컴퓨터 모델은 아마도 LASER-310, 오른쪽, 조금 기억합니다. 본 적이 없었다, 또는 흑백 디스플레이는 텍스트 만, 80 자까지 각 라인 쇼를 표시 할 수 있습니다. 사진을보고 싶어 만 도트 매트릭스 프린터의 다양한 라인의 양측에 인쇄하는 것 같은 인상을 인쇄 용지 천공, 각 화소는 다른 문자 아래 그림처럼 같이 회색 다른 나타내는 문자로 표시된다. 풍부한 고대에게 그것을이 느끼지 않는다? 사실, 단지 사진, 파이썬 코드의 12 라인, 당신은 또한 또한 파일로 저장할 수 있습니다이 효과를 인쇄 할 수 있습니다. 지금, 나는 당신이 단계적으로 표시됩니다.
그레이 스케일로 2. 그림
화상 처리 파이썬 모듈은 가장 일반적으로 사용되는 의심 PyOpenCV PIL 많다. PIL 모듈 케이스 이미지를 여는 데 사용 :
1 >>> 에서 PIL의 수입 이미지 2 >>> Image.open IM = ( ' xufive.jpg ' ) 3 >>> im.size 4 (979, 1248 ) 5 >>> im.mode 6 ' RGB '
im就是打开的图像对象,im.size是图像的分辨率,im.mode是图像模式。我们知道,计算机图像有很多种颜色模式,RGB是最常见的彩色图像模式。打印字符图片的话,需要将RGB模式转为灰度模式:
1 >>> im = im.convert('L') 2 >>> im.mode 3 'L'
3. 改变分辨率
打印字符图片,需要考虑显示器每行显示的字符个数。假定屏幕水平分辨率为1920,每个字符宽度占8个像素,每行可以显示240个字符。综合考量,我们设定每行显示120个字符。这就需要我们将灰度图片的宽度设置为120个像素,那么图像高度的像素数height应为:
1 width = 120 2 height = int(width*im.size[1]/im.size[0])
按照新的分辨率生成图像对象:
1 >>> im = im.resize((width, height)) 2 >>> im.size 3 (120, 152)
4. 反白处理
灰度模式下,每个像素的值域范围是0~255,共有256级灰度。考虑到屏幕背景色可能是深色的,也可能是浅色的,我们需要提供图像反白处理的手段。所谓反白处理,就是用灰度最大值255减去每一个像素的灰度值作为该像素新的灰度值。遍历每一个像素,固然可以实现反白,但速度会很慢。本案使用NumPy数组的广播技术,可以显著提升处理速度。我们先把PIL图像对象转成NumPy数组:
1 >>> import numpy as np 2 >>> arr = np.array(im) 3 >>> arr.shape 4 (152, 120) 5 >>> arr.dtype 6 dtype('uint8')
需要特别说明的是,PIL对象的图像分辨率是120x152,表示图像宽度120像素,高度152像素;转成NumPy数组之后,数组的shape则是(152,120),表示图像有152行(对应高度),120列(对应宽度)。虽然PIL对象和NumPy数组关于行列的概念不一致,但表达的物理意义是相同的。
利用NumPy数组的广播技术实现反白处理,只需一行代码,并且瞬间完成:
1 arr = 255 - arr
5. 确定灰度-字符映射表
在显示器上,字符是由点阵组成的。每个字符的亮点(或暗点)不同,可以用来表示不同的灰度。本案使用了下面8个字符表示不同的灰度:
1 >>> chs = np.array([' ', '.', '-', '+', '=', '*', '#', '@']) 2 >>> chs.dtype 3 dtype('<U1')
8个不同的字符,只能表示8级灰度,因此需要将像素的256级灰度值转换为8级:
1 >>> arr = arr/32 2 >>> arr = arr.astype(np.uint8) 3 >>> arr.min(), arr.max() 4 (0, 7)
6. 灰度转字符
接下来需要将值域范围在0~7之间的每一个像素转为灰度-字符映射表中对应的字符。同样的,我们可以用两层嵌套的循环结构来完成,不过更好的选择是用NumPy数组的矢量化特性来实现。本例展示了NumPy数组非常少见的一种应用方式,我很少见到有人这样应用。
1 >>> arr = chs[arr] 2 >>> arr.shape 3 (152, 120) 4 >>> arr.dtype 5 dtype('<U1')
7. 打印
有了上述铺垫,打印自然是水到渠成了:
1 >>> for i in range(arr.shape[0]): 2 for j in range(arr.shape[1]): 3 print(arr[i,j], end='') 4 print()
8. 保存为文件
如果在显示终端上打印不方便观看的话,还可以将字符数据保存成文件:
1 >>> with open('xufive.txt', 'w') as fp: 2 for line in arr.tolist(): 3 fp.write(''.join(line)) 4 fp.write('\n')
下图是输出到文本文件,在编辑器中显示的效果。
9. 完整代码
在不同的运行环境中,最终图像显示的宽高比和原图会有差异。为了抵消差异,我在下面的代码中增加了一个矫正系数k,可以通过调整这个参数,获得满意的显示效果。
# -*- coding: utf-8 -*- from PIL import Image import numpy as np def print_photo(photo_file, width=120, k=1.0, reverse=False, outfile=None): """打印照片,默认120个字符宽度""" im = Image.open(photo_file).convert('L') # 打开图片文件,转为灰度格式 height = int(k*width*im.size[1]/im.size[0]) # 打印图像高度,k为矫正系数,用于矫正不同终端环境像素宽高比 arr = np.array(im.resize((width, height ))) # 转为NumPy数组 if reverse: # 反色处理 arr = 255 - arr chs = np.array([' ', '.', '-', '+', '=', '*', '#', '@']) #灰度-字符映射表 arr= chs[(arr/32).astype(np.uint8)] # 灰度转为对应字符 if outfile: with open(outfile, 'w') as fp: for row in arr.tolist(): fp.write(''.join(row)) fp.write('\n') else: for i in range(arr.shape[0]): # 逐像素打印 for j in range(arr.shape[1]): print(arr[i,j], end=' ') print() if __name__ == '__main__': print_photo('xufive.jpg', width=360, k=0.5, outfile='xufive.txt')
下图是在命令行窗口显示的效果。
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