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這篇文章主要介紹了Python如何使用字符打印照片,文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友可以參考下
1. 前言
第一次在學校機房里見到計算機，還是上古時期。計算機型號大概是LASER-310吧，有點記不清了。那會兒，顯示器還是單色的，只能顯示文本，每行最多顯示80個字符。想看圖片，印象中只能用針式打印機打印在兩側穿孔的寬行打印紙上，每個像素用一個字符表示，不同的字符代表不同的灰度，就像下圖這個樣子。有沒有感覺到濃郁古風呢？其實，隨便一張照片，十幾行Python代碼，你也可以打印出這樣的效果，還可以保存成文件。下面，我就一步一步地演示一下。
2. 打開圖片，轉為灰度模式
Python用于圖像處理的模塊有很多，最常用的當屬PIL和PyOpenCV了。本案使用PIL模塊來打開圖像：
>>> from PIL import Image
>>> im = Image.open('xufive.jpg')
>>> im.size
(979, 1248)
>>> im.mode
'RGB'
im就是打開的圖像對象，im.size是圖像的分辨率，im.mode是圖像模式。我們知道，計算機圖像有很多種顏色模式，RGB是最常見的彩色圖像模式。打印字符圖片的話，需要將RGB模式轉為灰度模式：
>>> im = im.convert('L')
>>> im.mode
'L'
3. 改變分辨率
打印字符圖片，需要考慮顯示器每行顯示的字符個數。假定屏幕水平分辨率為1920，每個字符寬度占8個像素，每行可以顯示240個字符。綜合考量，我們設定每行顯示120個字符。這就需要我們將灰度圖片的寬度設置為120個像素，那么圖像高度的像素數height應為：
width = 120 height = int(width*im.size[1]/im.size[0])
按照新的分辨率生成圖像對象：
>>> im = im.resize((width, height)) >>> im.size (120, 152)
4. 反白處理
灰度模式下，每個像素的值域范圍是0~255，共有256級灰度。考慮到屏幕背景色可能是深色的，也可能是淺色的，我們需要提供圖像反白處理的手段。所謂反白處理，就是用灰度最大值255減去每一個像素的灰度值作為該像素新的灰度值。遍歷每一個像素，固然可以實現反白，但速度會很慢。本案使用NumPy數組的廣播技術，可以顯著提升處理速度。我們先把PIL圖像對象轉成NumPy數組：
>>> import numpy as np
>>> arr = np.array(im)
>>> arr.shape
(152, 120)
>>> arr.dtype
dtype('uint8')
需要特別說明的是，PIL對象的圖像分辨率是120x152，表示圖像寬度120像素，高度152像素；轉成NumPy數組之后，數組的shape則是(152,120)，表示圖像有152行（對應高度），120列（對應寬度）。雖然PIL對象和NumPy數組關于行列的概念不一致，但表達的物理意義是相同的。
利用NumPy數組的廣播技術實現反白處理，只需一行代碼，并且瞬間完成：
arr = 255 - arr
5. 確定灰度-字符映射表
在顯示器上，字符是由點陣組成的。每個字符的亮點（或暗點）不同，可以用來表示不同的灰度。本案使用了下面8個字符表示不同的灰度：
>>> chs = np.array([' ', '.', '-', '+', '=', '*', '#', '@'])
>>> chs.dtype
dtype('<U1')
8個不同的字符，只能表示8級灰度，因此需要將像素的256級灰度值轉換為8級：
>>> arr = arr/32 >>> arr = arr.astype(np.uint8) >>> arr.min(), arr.max() (0, 7)
6. 灰度轉字符
接下來需要將值域范圍在0~7之間的每一個像素轉為灰度-字符映射表中對應的字符。同樣的，我們可以用兩層嵌套的循環結構來完成，不過更好的選擇是用NumPy數組的矢量化特性來實現。本例展示了NumPy數組非常少見的一種應用方式，我很少見到有人這樣應用。
>>> arr = chs[arr]
>>> arr.shape
(152, 120)
>>> arr.dtype
dtype('<U1')
7. 打印
有了上述鋪墊，打印自然是水到渠成了：
>>> for i in range(arr.shape[0]): for j in range(arr.shape[1]): print(arr[i,j], end='') print()
8. 保存為文件
如果在顯示終端上打印不方便觀看的話，還可以將字符數據保存成文件：
>>> with open('xufive.txt', 'w') as fp:
for line in arr.tolist():
fp.write(''.join(line))
fp.write('\n')
下圖是輸出到文本文件，在編輯器中顯示的效果。
9. 完整代碼
在不同的運行環境中，最終圖像顯示的寬高比和原圖會有差異。為了抵消差異，我在下面的代碼中增加了一個矯正系數k，可以通過調整這個參數，獲得滿意的顯示效果。
# -*- coding: utf-8 -*-
from PIL import Image
import numpy as np
def print_photo(photo_file, width=120, k=1.0, reverse=False, outfile=None):
"""打印照片，默認120個字符寬度"""
im = Image.open(photo_file).convert('L') # 打開圖片文件，轉為灰度格式
height = int(k*width*im.size[1]/im.size[0]) # 打印圖像高度，k為矯正系數，用于矯正不同終端環境像素寬高比
arr = np.array(im.resize((width, height ))) # 轉為NumPy數組
if reverse: # 反色處理
arr = 255 - arr
chs = np.array([' ', '.', '-', '+', '=', '*', '#', '@']) #灰度-字符映射表
arr= chs[(arr/32).astype(np.uint8)] # 灰度轉為對應字符
if outfile:
with open(outfile, 'w') as fp:
for row in arr.tolist():
fp.write(''.join(row))
fp.write('\n')
else:
for i in range(arr.shape[0]): # 逐像素打印
for j in range(arr.shape[1]):
print(arr[i,j], end=' ')
print()
if __name__ == '__main__':
print_photo('xufive.jpg', width=360, k=0.5, outfile='xufive.txt')
下圖是在命令行窗口顯示的效果。
以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持億速云。
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