最终效果
有这么一个视频：
链接：https://pan.baidu.com/s/1_DYeC8p6c-cxZ_Uh6586Zg
提取码：c1wt
python转换后如下：
python开发环境搭建
https://www.jianshu.com/p/ed91ab70841e
案例演示
首先：
pip install pillow
代码：
from PIL import Image
IMG = 'boy.jpg'
WIDTH = 80
HEIGHT = 40
OUTPUT = 'jpg2.txt'
# 我们定义的不重复的字符列表，灰度值大（亮）的用列表开头的符号，灰度值小（暗）的用列表末尾的符号
ascii_char = list("$@B%8&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft/\|()1{}[]?-_+~<>i!lI;:,\"^`'. ")
# 将256灰度映射到90个字符上
def get_char(r,g,b,alpha):
if alpha == 0:
return ' '
length = len(ascii_char)
gray = int(0.299 * r + 0.587 * g + 0.114 * b)
return ascii_char[int((gray/256)*length)]#0表示黑，255表示白
if __name__ == '__main__':
im = Image.open(IMG)
im = im.resize((WIDTH,HEIGHT))
txt = ""
#将图片看成由像素点组成的二维数组，i代表每一行，j代表每一列
for i in range(HEIGHT):
for j in range(WIDTH):
#getpixel()函数的参数是由每个像素点在图片中的相对位置（w，h）组成的元组
#返回值是一个代表图片像素值的(r,g,b,alpha)元组
tup = im.getpixel((j, i))
alpha = 256
if len(tup) < 4:
r, g, b = tup
else:
r, g, b, alpha = tup
txt += get_char(r, g, b, alpha)
txt += '\n'
#字符画输出到文件
if OUTPUT:
with open(OUTPUT,'w') as f:
f.write(txt)
else:
with open("output.txt",'w') as f:
f.write(txt)
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我们通过这样一个例子来学习一下python的相关知识，以及图形图像预处理（人工智能图像识别第一步）方面的一些知识。
python变量定义
IMG = 'machine_cat.png'
WIDTH = 80
HEIGHT = 40
OUTPUT = 'jpg.txt'
无需指定类型，python可以自动推断。
python列表简介
ascii_char = list("$@B%8&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft/\|()1{}[]?-_+~<>i!lI;:,\"^`'. ")
python列表基本用法
# arr = ['东软睿道','百度','京东','腾讯']
arr = list(['东软睿道','百度','京东','腾讯'])
print(arr[1])
for company in arr:
print(company)
print(arr)
print(arr[-1])
print(arr[1:3])
字符串可以看成（转换为）字符的列表
msg = 'www.neuedu.com'
arr = list(msg)
print(arr[1])
for company in arr:
print(company)
print(arr)
print(arr[-1])
print(arr[1:3])
range
r = range(10)
print(r)
for i in range(10):
print(i, end='\t')
print()
lst = list(r)
print(lst)
for i in range(10, 20):
print(i, end='\t')
双重循环打印九九乘法表
1x1=1
2x1=2 2x2=4
3x1=3 3x2=6 3x3=9
4x1=4 4x2=8 4x3=12 4x4=16
5x1=5 5x2=10 5x3=15 5x4=20 5x5=25
6x1=6 6x2=12 6x3=18 6x4=24 6x5=30 6x6=36
7x1=7 7x2=14 7x3=21 7x4=28 7x5=35 7x6=42 7x7=49
8x1=8 8x2=16 8x3=24 8x4=32 8x5=40 8x6=48 8x7=56 8x8=64
9x1=9 9x2=18 9x3=27 9x4=36 9x5=45 9x6=54 9x7=63 9x8=72 9x9=81
实现
# 打印九九乘法表
for i in range(1, 10):
for j in range(1, i+1):
print(f'{i}x{j}={i*j}\t', end='')
print()
python文件读写
操作文件的套路
在 Python机 中要操作文件的套路非常固定，一共包含三个步骤：
- 打开文件
- 读、写文件
- 读 将文件内容读入内存
- 写 将内存内容写入文件
- 关闭文件
操作文件的函数/方法
- 在
Python中要操作文件需要记住 1 个函数和 3 个方法
| 序号 | 函数/方法 | 说明 |
|---|---|---|
| 01 | open | 打开文件，并且返回文件操作对象 |
| 02 | read | 将文件内容读取到内存 |
| 03 | write | 将指定内容写入文件 |
| 04 | close | 关闭文件 |
-
open函数负责打开文件，并且返回文件对象 -
read/write/close三个方法都需要通过 文件对象 来调用
hello.txt
hello world
hello kitty
hello python
f = open('hello.txt')
content = f.read()
print(content)
f.close()
f = open('save.txt','w')
f.write('hello neusoft')
f.close()
with open('hello.txt') as f:
msg = f.read()
print(msg)
f.close()
f = open('hello.txt')
for line in f:
print(line.replace('\n',''))
f.close()
python函数
arr = "helloworldhellokitty"
def get_char(a,b):
sum = a+b
if sum < len(arr):
return arr[sum]
else:
return '#'
c = get_char(3,4)
print(c)
c = get_char(30,4)
print(c)
元组
元组被称为只读列表，数据可被查询，但不能被修改，类似于列表的切片操作，元组写在小括号里面（）元素之前用逗号隔开，对于一些不想被修改的数据，可以用元组来保存。
创建
tup1 = ('physics', 'chemistry', 1997, 2000)
tup2 = (1, 2, 3, 4, 5)
tup3 = 1, 2, 3, 4, 5 #任意无符号的对象，以逗号隔开，默认为元组
print(tup1)
print(tup2)
print(tup3)
元组拆包
tup = (1, 2, 3)
a,b,c = tup
print(a)
print(b)
print(c)
交换2个数的值
a = 60
b = 30
a,b = b,a
print(a)
print(b)
作为函数的多个返回值
def sum_avg(lst):
sum = 0
avg = 0
for i in lst:
sum += i
avg = sum / len(lst)
return sum,avg
lst = list(range(1,11))
tup = sum_avg(lst)
print(tup[0])
sum, avg = tup
print(sum)
print(avg)
图像知识
灰度：灰度使用黑色调来表示物体，即用黑色为基准色，不同饱和度的黑色来显示图像。每个灰度对象都具有从0%（白色）到100%（黑色）的亮度值。需要注意这个百分比是以纯黑为基准的百分比，百分比越高颜色越偏黑，百分比越低颜色越偏白。灰度也可认为是亮度，简单的说就是色彩的深浅程度。
灰度值：指黑白图像中点的颜色深浅（浓淡）程度，范围一般从0到255，白色为255，黑色为0，故黑白图片也称灰度图像。
灰度图像：灰度图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度。灰度图像与黑白图像不同，在计算机图像领域中黑白图像只有黑白两种颜色（0和255），灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度（0～255）。一幅完整的彩色图像，是由红色、绿色和蓝色三个通道组成的，红色、绿色和蓝色三个通道的缩览图都是以灰度图显示的，用不同的灰度色阶来表示红色、绿色和蓝色在图像中的比重。
灰度图像
在PIL中，图像模式大致分为九种，分别为：1，L，P，RGB，RGBA，CMYK，YCbCr，I， F。
其中L模式为灰度图像。
模式"L"
模式"L"为灰度图像，它的每个像素用8个bit位表示，其中0表示黑，255表示白，其它数字表示不同的灰度。在PIL模式中， 从模式"RGB"转换到模式"L"，有一个计算公式，即：L = R * 299/1000 + G * 587/1000+ B * 114/1000（只取整数部分）。
下面将模式"RGB"的图像转换为模式"L"的图像：
from PIL import Image
empire = Image.open('empire.jpg')
print(empire.mode) # RGB
empire_1 = empire.convert('L')
print(empire_1.mode) # 1
print(empire.size, empire_1.size) # (1920, 1080) (1920, 1080)
print(empire.getpixel((0, 0))) # (9, 5, 2)
print(empire.getpixel((10, 120))) # (21, 16, 10)
print(empire_1.getpixel((0, 0))) # 5
print(empire_1.getpixel((10, 120))) # 16
for i in range(empire_1.size[1]):
for j in range(empire_1.size[0]):
empire_1.putpixel((j,i), 0)
empire_1.save("empire_L.jpg")
先是打开一个RGB模式的图片，然后将其转换为模式为"L"的图片，可以看到模式变化后，图片大小前后并未发生改变，然后对比了相同坐标位置的不同模式下的像素值，可以看到，对于RGB模式图像，像素值包含R,G,B三点要素的占比，而对于模式为"L"的图像，像素值可以取到0-255之间的任何值。然后校验一下"RGB"与"L"模式转换的像素转换公式：
最后，将转换成功的模式为"L"的图像保存，图片显示如下：
将开始的2张图片转为灰度图像
其中，png透明图像转灰度图像的代码如下（我们后面再解释）：
from PIL import Image
if __name__ == '__main__':
im = Image.open('cat.png')
for i in range(im.size[0]):
for j in range(im.size[1]):
r,g,b,alpha = im.getpixel((i,j))
gray = int(0.299 * r + 0.587 * g + 0.114 * b)
im.putpixel((i,j),(gray,gray,gray,alpha))
im.save('cat_gray.png')
图像转字符画核心代码解析
im = Image.open(IMG)
im = im.resize((WIDTH,HEIGHT))
打开图片文件
将图片大小调整为WIDTH宽，HEIGHT高，目的是为了转换为字符画后好看。
txt = ""
#将图片看成由像素点组成的二维数组，i代表每一行，j代表每一列
for i in range(HEIGHT):
for j in range(WIDTH):
#getpixel()函数的参数是由每个像素点在图片中的相对位置（w，h）组成的元组
#返回值是一个代表图片像素值的(r,g,b,alpha)元组
tup = im.getpixel((j, i))
r, g, b = tup
txt += get_char(r, g, b)
txt += '\n'#换行
txt = ""，定义一个字符串保存最终转换后的文本。
将图片看成由像素点组成的二维数组，i代表每一行，j代表每一列。
嵌套for循环，取出图片中的每一个像素的r，g，b值（通过im.getpixel((j, i))），调用get_char函数，获得该像素点对应的字符。
最后追加到txt上。
看一下get_char函数的实现
ascii_char = list("$@B%8&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft/\|()1{}[]?-_+~<>i!lI;:,\"^`'. ")
# 将256灰度映射到90个字符上
def get_char(r,g,b):
length = len(ascii_char)
gray = int(0.299 * r + 0.587 * g + 0.114 * b)
return ascii_char[int((gray/256)*length)]#0表示黑，255表示白
ascii_char是一个字符数组，观察字符数组中的每一个字符，可以发现越靠前面的字符越宽，越靠后面的字符越细，到最后变成空白字符。我们使用这样的字符数组来对应灰度图像的黑色深浅程度。白色或浅色的像素对应空白或窄的字符（数组后面的字符），黑色或深色的像素对应更宽的字符（数组前面的字符）。
上面函数稍微复杂点的地方在于最后一行，gray是灰度值，范围是（0---255），数值越大，代表颜色越深；除以256，代表颜色的深浅程度（0---1）之间的一个数，越接近0，颜色越深。再乘以length，找到符号数组中对应的字符，返回出去。
这里除以256而不是255，是防止数组越界。
透明图片的处理
这张机器猫图片的格式是png，是透明图片。
#将图片看成由像素点组成的二维数组，i代表每一行，j代表每一列
for i in range(HEIGHT):
for j in range(WIDTH):
#getpixel()函数的参数是由每个像素点在图片中的相对位置（w，h）组成的元组
#返回值是一个代表图片像素值的(r,g,b,alpha)元组
tup = im.getpixel((j, i))
alpha = 256
if len(tup) < 4:
r, g, b = tup
else:
r, g, b, alpha = tup
txt += get_char(r, g, b, alpha)
对于png格式的图片，getpixel返回的元组中有4个值，比普通rgb格式的图片多了一个参数alpha，这个参数代表透明度。是一个0-255之间的数字，数字越大代表越不透明。
get_char函数加一个判断，如果是透明像素，则返回空白字符。
# 将256灰度映射到70个字符上
def get_char(r,g,b,alpha):
if alpha == 0:
return ' '
length = len(ascii_char)
gray = int(0.299 * r + 0.587 * g + 0.114 * b)
return ascii_char[int((gray/256)*length)]#0表示黑，255表示白
图片加水印
我们通过一段给图片加水印的功能，来理解一下透明度。
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
# 添加文字水印
# RGBA的意思是（Red-Green-Blue-Alpha）它是在RGB上扩展包括了“alpha”通道，运行对颜色值设置透明度
im = Image.open("boy.jpg").convert('RGBA')
txt=Image.new('RGBA', im.size, (0,0,0,0)) # 图像的大小 颜色的四个属性 数字越大越表现这个通道属性
d=ImageDraw.Draw(txt)##获得一个绘图的上下文环境，可以抽象为一张画布以及笔墨等等的总合
fnt=ImageFont.truetype("c:/Windows/fonts/Candara.ttf", 50) # 选水印的字体 选暗色字体，显色的无法出现不知原因
d.text((txt.size[0]-420,txt.size[1]-50), "Hello",font=fnt,fill=(0,0,255,250))
txt.save('txt.png')
out=Image.alpha_composite(im,txt)
# out.show()
out.save("water.png")
python对象序列化与反序列化模块pickle
python对象的序列化与反序列化
特点
1、只能在python中使用，只支持python的基本数据类型。
2、可以处理复杂的序列化语法。（例如自定义的类的方法，游戏的存档等）
一、内存中操作：
dumps方法将对象转成字节（序列化）
loads方法将字节还原为对象（反序列化）
import pickle
#dumps
li = [11,22,33]
r = pickle.dumps(li)
print(r)
#loads
result = pickle.loads(r)
print(result)
二、文件中操作：
#dump：
import pickle
li = [11,22,33]
pickle.dump(li,open('db','wb'))
#load
ret = pickle.load(open('db','rb'))
print(ret)
视频转字符视频
pip install opencv-python
总体思路
1.打开视频
2.循环读取视频的每一帧，进行前面类似的处理（将图片转换成字符串），将该字符串保存到一个字符串集合中。
3.最后将该字符串集合，序列化到文件中。
导入依赖，定义常量
import cv2
import pickle
ascii_char = "$@B%8&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft/\|()1{}[]?-_+~<>i!lI;:,\"^`'. "
filename = 'basketball.mp4'#要转换的视频文件
show_width, show_heigth = 130,40#转换后的每一帧图形的宽，高
dst_path = 'frames2.dat'#转换后要保存的文件名称
1.打开视频
vc = cv2.VideoCapture(filename) # 加载一个视频
print('processing ' + filename)
if vc.isOpened(): # 正常打开
rval, frame = vc.read()
else:
print('open failed! Abort.')
exit(1)
2.循环读取视频的每一帧，进行前面类似的处理（将图片转换成字符串），将该字符串保存到一个字符串集合中。
这一步是重点
frame_count = 0 # 帧数
outputList = [] # 初始化输出列表
while rval:
# 循环读取视频帧
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 使用opencv转化成灰度图
gray = cv2.resize(gray, (show_width, show_heigth)) # resize灰度图
text = ""
for pixel_line in gray:
for pixel in pixel_line: # 字符串拼接
text += ascii_char[int(pixel / 256 * len(ascii_char))]
text += "\n"
outputList.append(text)
frame_count = frame_count + 1
if frame_count % 100 == 0:
print(str(frame_count) + " frames processed")
rval, frame = vc.read()
3.最后将该字符串集合，序列化到文件中。
# 持久化
with open(dst_path, 'wb') as f:
pickle.dump(outputList, f)
print("compeletd!")
全部代码
import cv2
import pickle
ascii_char = "$@B%8&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft/\|()1{}[]?-_+~<>i!lI;:,\"^`'. "
filename = 'basketball.mp4'#要转换的视频文件
show_width, show_heigth = 130,40#转换后的每一帧图形的宽，高
dst_path = 'frames2.dat'#转换后要保存的文件名称
vc = cv2.VideoCapture(filename) # 加载一个视频
print('processing ' + filename)
if vc.isOpened(): # 正常打开
rval, frame = vc.read()
else:
print('open failed! Abort.')
exit(1)
frame_count = 0 # 帧数
outputList = [] # 初始化输出列表
while rval:
# 循环读取视频帧
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 使用opencv转化成灰度图
gray = cv2.resize(gray, (show_width, show_heigth)) # resize灰度图
text = ""
for pixel_line in gray:
for pixel in pixel_line: # 字符串拼接
text += ascii_char[int(pixel / 256 * len(ascii_char))]
text += "\n"
outputList.append(text)
frame_count = frame_count + 1
if frame_count % 100 == 0:
print(str(frame_count) + " frames processed")
rval, frame = vc.read()
# 持久化
with open(dst_path, 'wb') as f:
pickle.dump(outputList, f)
print("compeletd!")
字符串视频播放
#!/usr/bin/python
import pickle
import time
with open('./frames2.dat', 'rb') as f:
frameList = pickle.load(f)
for frame in frameList:
print(frame)
time.sleep(0.05)
通道的理解
这幅图的本质是一个400*300*3的一个矩阵
PI[ 400, 300, 3 ]
列 行 分量
说明这个图像有400列，300行，以及在色彩上有三个分量，分别是：
每个分量单独拿出来都是一个400*300（*1）的矩阵
它们并不是彩色的，而是一幅灰度图像
对于一副8bit的图像来说，矩阵元素的取值范围是从0-255（0 - 2^8-1）
矩阵中的元素对应我们所说的像素（pixel），其值即该像素的灰度值，数值越大，像素的颜色越‘白/浅’；数值越小，像素的颜色越’黑/深‘ .
对于图像每个分量来说，它只是灰度，谈论色彩没有意义，它是“黑白”的！（用黑白来描述灰度图像并不准确，用深浅可能更准确一些。）
在图像显示时，我们把图像的R分量放进红色通道里，B分量放进蓝色通道里，G分量放进绿色通道里。经过一系列处理，显示在屏幕上的就是我们所看到的彩色图像了。
通道类似颜料。 想要什么颜色，对应的通道里的灰度值就大一点就行了。（三原色）
随便在椅子上取一个样点，其灰度值分别是（R:179,G:45,B:9）。所以在显示的时候，红色通道里灰度值大，绿色通道和蓝色通道里的灰度值小，显示出来的就是红色（绿色通道里的灰度值又比蓝色大一些，所以最终显示的结果有点接近橘红色）
如果我们交换一下分量放置的顺序，把G分量放进红色通道里，把R分量放进绿色通道里，B分量放进蓝色通道里，会怎么样呢 ？
变成了这样 ：
代码：
from PIL import Image
if __name__ == '__main__':
im = Image.open('chat.jpg')
for i in range(im.size[0]):
for j in range(im.size[1]):
r,g,b = im.getpixel((i,j))
im.putpixel((i,j),(g,r,b))
im.save('chatbak.jpg')
分离三个通道，分别上色
from PIL import Image
im1 = Image.open("1.jpg")
##图像处理##
# 转换为RGB图像
im1_sp = im1.convert("RGB")
# 将RGB三个通道分开
r, g, b = im1_sp.split()
#上色图保存
r.save("0rr.jpg")
g.save("0gg.jpg")
b.save("0bb.jpg")
# 将RGB分通道图像上色
imd = Image.new("L", im1.size, 0)
r_color = Image.merge("RGB", (r, imd, imd))
g_color = Image.merge("RGB", (imd, g, imd))
b_color = Image.merge("RGB", (imd, imd, b))
#上色图保存
r_color.save("1rr.jpg")
g_color.save("1gg.jpg")
b_color.save("1bb.jpg")
总结
通过今天的课程，我们掌握了以下知识：
python方面：
1.变量的声明与定义
2.分支和循环
3.列表
4.元组
5.函数
6.文件操作
7.对象序列化和反序列化
8.time模块的用法
9.pillow图像模块
10.opencv操作视频
图形图像方面的知识：
1.像素
2.图像的组成（宽，高，通道）
3.灰度图像和彩色图像的区别
4.透明度
5.通道的概念
练习
图片批量加水印
提示：
遍历文件夹下所有文件及文件夹
import os
for filename in os.listdir('./'):
if os.path.isfile(filename):
print('文件----' + filename)
else:
print('文件夹########' + filename)
