图像转字符画（把一张图片转换成字符形态的图片显示）
用到的知识
1.数据类型 语法的使用（C Java进行对比） 函数的简单使用 类简单使用
2.面向对象的特性（三大特性），装饰器的使用，python的网络编程使用（scoket），高级函数
案例：图像转字符画 （一张图片把他分解（图片的组成是像素，px），把像素点换成字符（阿斯克码））
# 70个字符来标识0-255（RGB），假设03的灰度用$表示，那么各个字符可以代表对应的灰度，也可以自己自定义
# 深的颜色在浅的颜色中显示轮廓，使用深颜色进行勾勒图片的轮廓，那么整个的字符就可以显示出一个字符画
# 热成像系统
# $@B%8&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft/\|()1{}[]?-_+~<>i!lI;:,\"^`'.
# pip install matplotlib
# 使用pip进行下载，进行换源
# python是开源的 所有的库文件都是在国外开源社区的 国内访问国外的网站 有墙
# 源头 存在所有的python开源网站的库文件
# 导入可用的包 并且给一个别名 帅福
# 如果出现venv这样的带括号，
import matplotlib.pyplotas plt
#1.设置转换后的字符的宽高 调试出来的
show_height =80
show_width =80
# 定义阿斯克码的字符列表
ascii_char =list("$@B%8&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft/\|()1{}[]?-_+~<>i!lI;:,\"^`'. ")
# 生成一个字符列表
char_len =len(ascii_char)
# 读取照片
pic = plt.imread('形象照.png')
# 使用imread进行读取图片，对于彩图，返回一个变量值 size= 宽*高*3
# matpl 彩色排列 R G B
# opencv （人脸识别工具） 中有一个cv2 彩色排列 B G R
# 通过计算方法获取图片的高和宽 pandas（熊猫框架） numpy
pic_height,pic_width,_ = pic.shape
# 设置图片的轮廓灰度
# Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114
gray =0.2126 * pic[:,:,0]+0.7152 * pic[:,:,1]+0.0722 * pic[:,:,2]
# 根据我们自己设定的灰度值，将这个颜色的表现映射到我们的字符列表中
# 循环进行排列 range(0,10，2) (开始点，结束点，步长（如果是1 ，可以省略）)
for iin range(show_height):
# 计算像素比 y x
y =int(i * pic_height/show_height)#运算符优先级
text =""
for jin range(show_width):
x =int(j * pic_width/show_width)
# 利用列表的特性 对设置和取好的宽高进行灰度的取整，并对宽高进行灰度设置
text +=ascii_char[int(gray[y][x]/256 * char_len)]
print(text)
# 运行效果观看更好的方法
#通过终端进入到我们的项目下面的包的下面的文件存放路径 python Demo01.py
# 下载Image 下载PIL
# 我们需要opencv里面的一个类 cv2
# 网络比较好 万能健 alt+enter（只要报红色 ）
# 下载的时候 出现报错和下载不成功只有2点，你的包不对 你的网不好（pycharm里面）
# pycharm里面换源 不是设置在cmd中 对于有的网络不稳定情况也是不合适的
# 1.网络不稳定 2.换成手机热点 3.拼写是否正确 4.pip更新 5.报红了 描述（翻译） 6.换源（）
from PILimport Image
# 利用比较完善的图像处理系统实现图片转字符画
import cv2
# 实现视频转成字符画
代码
from PILimport Image
# 利用比较完善的图像处理系统实现图片转字符画
# 定义阿斯克码的字符列表
ascii_char =list("$@B%8&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft/\|()1{}[]?-_+~<>i!lI;:,\"^`'. ")
# 将灰度的颜色计算的值映射到字符上面
def get_char(r,g,b,alp = 256):
length =len(ascii_char)
# 灰度公式 # Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114
gray =int(r*0.299 + g*0.587 + b*0.114)
unit = (256.0 +1)/length
return ascii_char[int(gray/unit)]
if __name__ =='__main__':
# 打开选定的图片
im = Image.open('./照片.png')#open(路径)
im = im.resize((80,80),Image.NEAREST)
txt =''
for iin range(80):
for jin range(80):
txt += get_char(*im.getpixel((j,i)))
txt +='\n' #字符换行
print(txt)
总结：
当使用Image图像工具的时候，会比使用matpl操作简单，生成效果会强一些
1.公式
2.字符串的ascii
3.x，y的对图片的获取
4.对应生成字符码的比例， python基础 利用了python工具进行完善
