python实现趣味图片字符化

yipeiwu_com6年前Python基础

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:

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【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

TensorFlow tf.nn.max_pool实现池化操作方式

TensorFlow tf.nn.max_pool实现池化操作方式

max pooling是CNN当中的最大值池化操作,其实用法和卷积很类似 有些地方可以从卷积去参考【TensorFlow】 tf.nn.conv2d实现卷积的方式 tf.nn.max_p...

PyQt5主窗口动态加载Widget实例代码

PyQt5主窗口动态加载Widget实例代码

本文研究的主要是PyQt5主窗口动态加载Widget的代码示例,具体如下。 我们通过Qt Designer设计两个窗口,命名为主窗口(MainForm)和子窗口(ChildrenForm...

python3.6下Numpy库下载与安装图文教程

python3.6下Numpy库下载与安装图文教程

今天在做Plotly的散点图时,需要Numpy 这个库的使用。 没有安装Numpy这个库的时候,报错一般是下图这样:ModuleNotFoundError: No module name...

跟老齐学Python之开始真正编程

跟老齐学Python之开始真正编程

通过对四则运算的学习,已经初步接触了Python中内容,如果看官是零基础的学习者,可能有点迷惑了。难道在IDE里面敲几个命令,然后看到结果,就算编程了?这也不是那些能够自动运行的程序呀?...

Python中条件选择和循环语句使用方法介绍

同C语言、Java一样,Python中也存在条件选择和循环语句,其风格和C语言、java的很类似,但是在写法和用法上还是有一些区别。今天就让我们一起来了解一下。 一.条件选择语句 Pyt...