使用工具：
Python
Python图像处理库Pillow(PIL)
基本原理
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首先给大家讲讲色彩学的基本知识：
色彩的三要素：色相，明度，纯度。色相，理解为色彩的相貌，用来区别不同的颜色，像红，绿，蓝等等。明度：当一个物体放在越明亮的地方时，会越显得白，当放在越昏暗的地方时，会越显得黑，明度其实就是指颜色的明亮程度。纯度：指颜色的饱和度，比如深红，淡紫，浅绿等等，表示的是颜色的程度。而灰度照片（黑白）由于缺失了色彩，所以灰度照片其实就是通过一个个像素点的明度值而构成的集合。像我们一般使用的图片是8位图，2^8 = 256，所以明度值范围为 0 ~ 255，即所有像素点的明度值都在0 ~ 255之间。
首先把你的图片转变为灰度图片，然后把每一个像素点的明度值计算出来，再把所有像素点根据明度值的大小分成N组，最后把各组的像素点用不同的字号来替代。
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基本操作
katong.jpg
现在要做的就是用字符来抽象化这张katong.jpg的图片，代码如下：
#1、从PIL中导入Image类
from PIL import Image
#2、使用Image的对象读取图片
image_name = 'katong.jpg'
img = Image.open(image_name)
#3、将图片转为灰度图像
img = img.convert('L')
img.show() #显示图片
img.save('grayscale_katong.jpg') #保存图片
#4、获取原图大小，并根据实际需要缩小图片
w,h = img.size
if w > 75:
h = int(75/w * h / 2)
w = 75
img = img.resize((w,h),Image.ANTIALIAS) #Image.ANTIALIAS用来提高图片质量
img.show()
img.save('smaller_katong.jpg')
# 5、将缩小的图片像素点的颜色值转为字符并存放到列表
#用来替换像素的字符列表
chars = [' ',',','1','+','n','D','@','M']
#保存像素字符的列表
data = []
#根据图片宽度和高度遍历像素点并取出每个像素点的明度值
w,h = img.size
for i in range(h):
line = '' #用来存储每一行的像素字符
for j in range(w):
#取出像素点的值
pi = img.getpixel((j,i))
#用字符去替代像素点的明度值
line += chars[7 - int(pi / (256 / len(chars)))]
#把每行的像素字符添加到data中
data.append(line)
#6、将保存的字符列表写入到文件中
with open('katong.txt','w') as fh:
for i in data:
fh.write(i + '\n')
print("it's ok!")
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结果
重构代码
几个问题：
- 此前默认照片和代码放在同一个文件目录下，如果代码和照片不在同一个文件夹该怎么处理？
可以给照片添加目录信息，比如image_name = r'C:\Users\Administrator\katong.jpg' 或 image_name = 'C:/Users/Administrator/katong.jpg' - 如果需要对多张照片进行字符转化该怎么处理？
如果照片不多，可以尝试手动创建包含多张照片名称的列表；最好的方式是os标准模块下的listdir方法，此方法可以获取指定目录下的所有文件和子目录。
最终要求：使代码能够实现对任意文件夹下面的多张图片（也包含其他无法转化的干扰文件）进行字符转化。
参考代码：
def save_image(image_name,data):
image_name = '.'.join(image_name.split('.')[:-1])
with open(image_name + '.txt','w') as fh:
for i in data:
fh.write(i + '\n')
def ConvertImage(directory):
from PIL import Image
from os import listdir
list = listdir(directory)
for image_name in list:
try:
img = Image.open(directory + '/'+ image_name)
img = img.convert('L')
w,h =img.size
if w > 75:
h = int(75 / w * h /2)
w =75
img = img.resize((w,h),Image.ANTIALIAS)
chars = [' ',',','1','+','n','D','@','M']
data = []
w,h = img.size
for i in range(h):
line=''
for j in range(w):
pi = img.getpixel((j,i))
line += chars[7 - int(pi / (256 / len(chars)))]
data.append(line)
save_image(image_name,data)
except Exception:
print('There are %s files'%(image_name))
print("it's OK!")
if __name__ == '__main__':
ConvertImage('E:/桌面文件/卡通图片')
- 再来几张
小图效果还可以，大图只有简单的，对比分明的才能获得较好的还原度。
