本文实例为大家分享了python实现趣味图片字符化的具体代码,供大家参考,具体内容如下

主要使用PIL库

先放效果图:

python实现趣味图片字符化

python实现趣味图片字符化

代码如下:

#coding=utf-8
from PIL import Image
 
ascii_char = list('MW$#@%&KERTYOJKLUIC{}*mnxgouic()<>\!~:;^·.')
 
def get_char(r,b,g,alpha = 256):
  if alpha==0:
    return ' '
  gray = int(0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 *b)
  unit = 256 / len(ascii_char)
  return ascii_char[int(gray/unit)]
 
def main():  
  chage_image=input("请输入待转化照片的名字")
  im = Image.open(chage_image) 
  width, height = im.width,im.height
  #im = im.resize((width,height))
  txt = ""         #存放待写入的字符 使用NotePad+ 缩放观看
  for i in range(height):
    for j in range(width):
      txt += get_char(*im.getpixel((j, i)))
    txt += '\n'
    
  input_file_name = chage_image[:-4]+".txt"
  print(input_file_name)
  with open(input_file_name,"w") as f:
    f.write(txt)
  print (input_file_name[:-4],"制作完成!")
  
if "__name__" =="__main__":
  main()

其他类似这种制作的原理都是一样的,效果的差异,主要是对ascii_char列表里字符排列,

原则上,那些字符能给人视觉上占的面积大的排前面,占比少的排后面,列表元素越多,生成的图片细节越细腻。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

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首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

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